プロシージャルコンテンツ生成（PCG）¶
テキスト・物語・デザイン
オープンソース¶
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Agentic PCG AIが発見
2026
構造化されたツール呼び出しを使用して、反復的な評価を通じてゲームレベルを最適化および編集するLLMエージェントシステム。ゼルダ、倉庫番、ロードランナー、スーパーマリオブラザーズなど、複数のクラシックゲームドメインをサポートしています。
agentlevel-generationllmpcg -
AutoUE AIが発見
2026
自然言語の記述からUnreal Engine内で完全かつプレイ可能な3Dゲームを自動生成するエンドツーエンドのマルチエージェントシステム。アセット作成、シーン構築、ゲームプレイコードの合成、自動プレイテストを行う専門エージェントを連携させ、RAG（検索拡張生成）によってLLMのハルシネーションを抑制する。
game-generationmulti-agentpcgunreal-engine -
High Dimensional Procedural Content Generation AIが発見
2026
重力反転、並行世界切り替え、時間的ダイナミクスなどの非幾何学的なゲームプレイ次元を、結合状態空間の第一級座標へと引き上げる高次元手続き型コンテンツ生成（HDPCG）フレームワークを提案。
hdpcglevel-generationpcg -
Learning Local Constraints for Reinforcement-Learned Content Generators AIが発見
2026
Wave Function Collapse（WFC）などの制約ベースの生成器と強化学習を組み合わせることで、手続き的に生成されたゲームレベルにおいて、局所的な視覚的整合性とグローバルなプレイアビリティの両方を保証するフレームワーク。
pcgpcgrlreinforcement-learningwfc -
Multiverse: Language-Conditioned Multi-Game Level Blending via Shared Representation AIが発見
2026
CLIPとVQ-VAEを用いて、自然言語の記述からゲームを横断したレベルのブレンドや生成を可能にする、言語条件付きのマルチゲームレベルジェネレーター。
level-generationmulti-gamepcgtext-to-level -
Procedural Content Metageneration via Program Search and Continual Abstraction Discovery AIが発見
2026
プログラム探索と継続的抽象化発見（CAD）を通じて、大規模言語モデル（LLM）を用いて完全なPythonベースのレベルジェネレータを自動進化させ、高適合度プログラムから再利用可能なプリミティブを抽出する手法を提案しています。
llmpcgprogram-search -
A Database-Driven Framework for 3D Level Generation with LLMs AIが発見
2025
LLMを利用して建築コンポーネントやゲームプレイメカニクスの再利用可能なデータベースを構築し、制約ベースの最適化と組み合わせることで、空間的な一貫性とナビゲーション可能性を保証する3Dゲームレベル生成用のマルチフェーズパイプラインを提案。
3d-levellevel-generationllmpcg -
BesiegeField: Agentic Design of Compositional Machines AIが発見
2025
ゲーム「Besiege」をベースに構築された、インタラクティブな物理演算サンドボックスおよびベンチマーク。LLMエージェントによる機械の設計、組み立て、および反復的な最適化能力を評価・訓練するために設計されています。
benchmarkllmpcgphysics -
BuildingBlock AIが発見
2025
生成モデル、プロシージャルコンテンツ生成（PCG）、および大規模言語モデル（LLM）を統合し、多様で構造化された階層的に一貫した3D建物を生成するハイブリッドフレームワーク。
3d-generationllmpcg -
Evolutionary Level Repair AIが発見
2025
進化計算と多様性維持アルゴリズムを用いて不完全またはプレイ不可能なゲームレベルを自動修復し、デザイナーの意図を保持しつつプレイ可能性と到達可能性を補償する検索ベースのフレームワーク。
evolutionary-algorithmlevel-repairpcgplayability -
IPCGRL: Language-Instructed Reinforcement Learning for Procedural Level Generation AIが発見
2025
自然言語の指示を取り入れてレベル生成をガイドする、強化学習による指示ベースのプロシージャルコンテンツ生成（PCG）フレームワーク。
language-instructedpcgpcgrlreinforcement-learning -
MarioDiffusion AIが発見
2025
拡散モデルと多様なテキストエンコーダを使用し、説明的なキャプションからスーパーマリオブラザーズのプレイ可能なタイルベースのゲームレベルを生成するテキスト・トゥ・レベル生成フレームワーク。
diffusionlevel-generationpcg -
PCGRLLM AIが発見
2025
プロシージャルなステージ生成を行う強化学習エージェント向けに、大規模言語モデル（LLM）を活用して報酬関数を自動設計し、反復的に洗練させるフレームワーク。
llmpcgpcgrlreinforcement-learning -
The Procedural Content Generation Benchmark AIが発見
2025
レベル生成やルールセット作成など、12種類の多様なゲーム関連問題にわたってプロシージャルコンテンツ生成（PCG）アルゴリズムをテストおよび比較するために設計された、オープンソースのベンチマークおよび評価フレームワーク。
benchmarkevaluationlevel-generationpcg -
UnrealLLM AIが発見
2025
自然言語の記述をUnreal Engine 5のプロシージャルコンテンツ生成（PCG）システムと連携させるマルチエージェントフレームワーク。テキストを実行可能なPCGブループリントに変換し、スプラインベースの制御メカニズムを用いて幾何学的な配置を行います。
3d-scenellmpcgunreal-engine -
Video Game Level Design as a Multi-Agent Reinforcement Learning Problem AIが発見
2025
複数のエージェントが協調してレベルを設計できるようにすることで、単一エージェントによる生成の計算ボトルネックを解消する、マルチエージェント強化学習を用いた手続き型レベル生成（PCGRL）フレームワーク。
level-generationmarlpcgpcgrl -
Word2Minecraft AIが発見
2025
構造化された物語のストーリーに基づいて、ストーリー要素をゲームプレイの課題にマッピングし、Minecraft内でプレイ可能な3Dゲームレベルを生成するLLMベースのシステム。
level-generationllmminecraftpcg -
Zero-shot 3D Map Generation with LLM Agents AIが発見
2025
抽象的なユーザー指示と複雑で不透明なPCGパラメータの間のセマンティックギャップを埋めるために、Orchestrator、Actor（創造的生成器）、Critic（品質評価器）を使用する、LLMエージェントを活用したゼロショットPCGパラメータ構成のためのトレーニングフリーなデュアルエージェントアーキテクチャ。
3d-mapllm-agentsparameter-tuningpcg -
3D Building Generation in Minecraft via Large Language Models AIが発見
2024
自然言語のプロンプトからMinecraft内の複雑な3D建築物を手続き的に生成するフレームワーク。中間表現と修復メカニズムを利用して、大規模言語モデル（LLM）による3D生成を実現します。
3d-generationllmminecraftpcg -
ChatPCG: Large Language Model-Driven Reward Design for Procedural Content Generation AIが発見
2024
強化学習ベースのプロシージャルコンテンツ生成（PCG）向けに、大規模言語モデル（LLM）を活用して報酬関数を自動的に設計および最適化するフレームワーク。
llmpcgpcgrlreward-design -
Consistent Game Content Creation via Function Calling for Large Language Models AIが発見
2024
ゲームのレベルやコンテンツをプロシージャルに生成する際、LLMのファンクションコーリングを活用して構造的な一貫性を確保し、設計上の制約を厳密に遵守させるフレームワーク。
function-callinglevel-generationllmpcg -
DI-PCG AIが発見
2024
ターゲットの形状や条件に一致するように、3Dプロシージャルジェネレータの最適なパラメータを自動的に探索する、拡散モデルベースの逆プロシージャルコンテンツ生成（Inverse PCG）フレームワーク。
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DreamGarden: A Designer Assistant for Growing Games from a Single Prompt AIが発見
2024
高レベルなユーザーのプロンプトを再帰的に実行可能な設計計画とタスクシーケンスに洗練し、多様なゲーム環境を構築する、Unreal Engine向けのLLM駆動型プランニング・設計アシスタント。
game-designllmpcgunreal-engine -
Game Generation via Large Language Models AIが発見
2024
ビデオゲーム記述言語（VGDL）を使用して、ゲームのルールとレベルを同時に生成するLLMベースのフレームワーク。手続き型コンテンツ生成（PCG）を完全なゲームデザインへと拡張します。
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PCG Extended Toolkit AIが発見
2024
Unreal EngineのPCG（プロシージャルコンテンツ生成）フレームワーク向けのオープンソースプラグイン。高度なグラフ理論、パスファインディング、空間演算、アセット管理ツールなどを追加する。
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Procedural Content Generation in Games: A Survey with Insights on Emerging LLM Integration AIが発見
2024
ゲームにおけるプロシージャルコンテンツ生成（PCG）の包括的なサーベイ論文。近年のディープラーニングの進歩と大規模言語モデル（LLM）の統合に焦点を当て、LLMが従来のPCGパイプラインをどのように変革し、より洗練され、制御可能でインタラクティブなゲームコンテンツ作成を可能にしているかを分析する。
deep-learningllmpcgsurvey -
Procedural Content Generation via Generative Artificial Intelligence AIが発見
2024
拡散モデル、LLM、GANなどの現代の生成AI技術が、ゲームの地形、ダンジョン、アイテム、レベルのプロシージャルコンテンツ生成（PCG）にどのように応用されているかを包括的に調査したサーベイ論文。
generative-ailevel-generationpcgsurvey -
Word2World AIが発見
2024
タスク固有の微調整を行うことなく、ストーリーから直接プレイ可能な2Dゲームの世界とナラティブを設計する、LLMベースのプロシージャルコンテンツ生成システム。
level-generationllmpcg -
Godot 4 Procedural Generation AIが発見
2023
Godot 4ゲームエンジン向けに実装された、プロシージャルコンテンツ生成（PCG）アルゴリズムとインタラクティブデモのコレクション。『Spelunky』で採用されているランダムウォーカー、セルオートマトン、シェーダーベースのバイオームや河川を含むワールドマップ生成などの手法を収録。
algorithmsgodotlevel-generationpcg -
Level Generation Through Large Language Models AIが発見
2023
テキスト表現されたレベルレイアウトを学習させることで、機能的でプレイ可能な倉庫番（Sokoban）のゲームレベルを生成する、大規模言語モデル（LLM）の能力を検証した研究プロジェクト。
level-generationllmpcgsokoban -
MarioGPT AIが発見
2023
自然言語の記述や制御パラメータからスーパーマリオブラザーズのステージを生成する、微調整されたGPT-2アーキテクチャを採用したオープンソースのText-to-Level生成モデル。
gpt-2level-generationllmpcg -
RaidEnv: Exploring New Challenges in Automated Content Balancing for Boss Raid Games AIが発見
2023
ボスレイドゲームにおける自動的なコンテンツ調整と難易度設計を目的とした強化学習環境「RaidEnv」を提案し、ゲームデザイナーの手作業による調整負荷を軽減します。
content-balancingpcgreinforcement-learning -
Reconstructing Existing Levels through Level Inpainting AIが発見
2023
ビデオゲームのレベルを再構築および拡張するための「レベルインペインティング」を導入するプロシージャル・コンテンツ生成フレームワーク。画像インペインティングのオートエンコーダーおよび敵対的生成ネットワーク（GAN）技術をゲームレベルのドメインに適応させます。
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Illuminating Diverse Neural Cellular Automata for Level Generation AIが発見
2022
ニューラルセルオートマトン（NCA）を用いた多様なレベルジェネレータを訓練するための品質多様性（QD）アプローチ。美学的または機能的な基準に基づいて出力レベルが変化するジェネレータを訓練可能。
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Edgar-Unity AIが発見
2020
レイアウトを完全に制御しながら2Dダンジョンやレベルを生成できる、Unity向けのグラフベースのプロシージャルレベルジェネレーター。制約ベースのアプローチを使用して、指定されたレベルグラフに従って手動設計された部屋テンプレートを配置する。
dungeon-generatorlevel-generationpcgunity -
PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning AIが発見
2020
プロシージャルコンテンツ生成（PCG）を強化学習によって解決する逐次的意思決定タスクとして定式化する、基礎的なフレームワークおよびOpenAI Gym環境。
gympcgpcgrlreinforcement-learning -
WaveFunctionCollapse (WFC) AIが発見
2016
量子力学の概念に着想を得た制約充足アルゴリズムを用いて、単一のサンプルからビットマップやタイルマップを生成する、非常に影響力のある手続き型生成アルゴリズム。
pcgtilemap-generationwfc
商用・業界ツール¶
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Summer Engine AIが発見
2025
自然言語での会話を通じて2Dおよび3Dのゲームレベル、シーン、メカニクスを構築できる、Godot互換のAI駆動型ゲームエンジン。
game-enginelevel-generationpcg -
Unreal Engine PCG Framework AIが発見
2023
Unreal Engine内に直接プロシージャルなコンテンツやツールを作成するためのEpic Games製ビルトインツールセット。アーティストやデザイナーが迅速かつ反復的に環境やバイオームを構築できるようにする。
biome-generationpcgunreal-engineworld-building -
SideFX Houdini AIが発見
1996
ゲームや映画の制作において、モデリング、地形生成、VFX、およびHoudini Engineを介した再利用可能なプロシージャルアセットの作成に広く使用されている業界標準の3Dプロシージャルソフトウェア。
pcgprocedural-modelingterrain-generationvfx
