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Moon、Hee-Seung 等人的研究 [14] 调查了如何使用生成式人工智能，特别是生成对抗网络 (GAN) 来定制玩家的游戏难度。许多玩家的技能组合和偏好很难通过传统的 DDA（动态难度调整）来适应。为了根据玩家行为分析修改内容和复杂性，这项研究建议使用 GAN。设想一个游戏环境或游戏功能，它会根据您的熟练程度实时调整，从而生成一个让您感兴趣的定制挑战。但这也存在困难。人工智能训练需要大量的玩家数据，而且结果可能是不均衡的游戏玩法或偏离游戏主旨的内容。总的来说，这项研究着眼于如何使用生成式人工智能来定制挑战，让游戏对更广泛的玩家更有趣。
游戏开发中的生成式人工智能研究：一项调查 - ijrpr
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