Maren Aiwszus wurde für das Paper TOAD-GAN: Coherent Style Level Generation from a Single Example mit dem AIIDE 2020 Best Student Paper Award ausgezeichnet. Sie hatte die Arbeit auf der International AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) präsentiert, die vom 19. bis 23. Oktober 2020 virtuell stattfand. Maren Aiwszus schrieb die Abhandlung zusammen mit Frederik Schubert und Prof. Bodo Rosenhahn vom L3S und dem Institut für Informationsverarbeitung (LUH).

TOAD-GAN (Token-based One-shot Arbitrary Dimension Generative Adversarial Network) ist ein neuartiger Procedural Content Generation (PCG) Algorithmus, der Token-basierte Videospiel-Level generiert.

Maren Aiwszus Video-Präsentation von TOAD-GAN auf Youtube:
https://www.youtube.com/watch?v=_bnAtIYVx-s

Der Code wurde auf Github veröffentlicht. Mit dem Demonstrator kann man die generierten Levels spielen.

Github:
https://lnkd.in/ez_Gs-W

Demonstrator:
https://lnkd.in/eyyj2nz

arxiv:
https://lnkd.in/eFjcFEz

AIIDE:
https://lnkd.in/e4sn6r4