MAGIC: 전환(transition) 인지 생성 - 대규모 언어 모델을 활용한 탐색 가능한 다중 장면 게임 월드 제작

MAGIC: Transition-Aware Generation of Navigable Multi-Scene Game Worlds with Large Language Models

다중 장면 탐색 (하나의 제한된 공간에서 목표를 달성한 후 다음 공간으로 이동하는 방식)은 현대 3D 게임의 중요한 특징이지만, 이를 제작하는 것은 매우 노동 집약적입니다. 각 포털은 양쪽 끝점이 일관성을 유지해야 하며, 내부 공간은 꾸며진 후에도 탐색 가능해야 하고, 생성된 연결성은 여러 파일에 걸쳐 일관성을 유지해야 합니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM) 및 멀티모달 LLM 기반 장면 생성기는 단일 내부 공간의 생성을 훨씬 저렴하게 만들었지만, 이러한 시스템은 한 번에 하나의 장면만 생성하며, 단순한 반복으로는 연결된 다중 장면 월드를 만들 수 없습니다. 우리는 단일 장면 방법이 해결하지 못하는 세 가지 문제를 식별했습니다: 장면 간 일관성, 장면 내 탐색 가능성, 그리고 전환(transition)이 실제로 작동하는지 여부의 평가입니다. 우리는 MAGIC이라는 프롬프트-투-프로젝트 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 자연어 프롬프트를 사용하여 실행 가능한 다중 장면 게임 프로젝트를 생성합니다: 먼저, 공유되고 전환 인식을 갖춘 중간 표현을 계획하고, 각 장면의 포털 연결 가능성을 확인하는 플러드 필(flood-fill) 검증기를 사용하여 각 장면을 정의하며, 장면과 전환 스크립트를 함께 생성하고, 이를 하나의 프로젝트로 통합합니다. 기존의 단일 장면 품질 지표는 전환 과정을 실제로 실행하지 않기 때문에, 우리는 실제 전환 과정을 시뮬레이션하는 전환 중심 평가 에이전트를 추가로 개발했습니다. 100개의 다중 장면 데이터셋으로 구성된 새로운 벤치마크에서 MAGIC은 모든 경우에 대해 실행 가능한 프로젝트를 생성하고, 엔드투엔드 전환 식별의 정확도 0.99, 재현율 0.95, F1 점수 0.96을 달성했습니다. 단계별로 볼 때, MAGIC은 LLM 기반 시스템 및 Holodeck보다 더 많은 실제 포털을 복구하고 훨씬 더 탐색 가능한 레이아웃을 생성합니다. 저희 코드는 https://github.com/sereneee1201/MAGIC/ 에서 확인할 수 있습니다.

Multi-scene navigation (clearing an objective in one bounded space and then crossing a portal into the next) is a defining feature of contemporary 3D games, but authoring it is laborious: every portal must have consistent endpoints on both sides, each interior must remain navigable once it is furnished, and the resulting connectivity must be kept consistent across many files. Recent large language model (LLM) and multimodal LLM (MLLM) scene generators have made single-interior synthesis dramatically cheaper, yet they produce one scene at a time and cannot, by naive repetition, yield a connected multi-scene world. We identify three obstacles that single-scene methods leave unsolved: cross-scene consistency, in-scene navigability, and the evaluation of whether a transition actually works. We present MAGIC, a prompt-to-project system that addresses all three. MAGIC is a four-stage pipeline that turns a single natural-language prompt into a runnable multi-scene game project: it plans a shared transition-aware intermediate representation, specifies each scene while enforcing portal reachability with a flood-fill validator, generates the scenes together with their transition scripts, and combines them into one project. Because existing single-scene fidelity metrics never execute a transition, we further introduce a transition-focused evaluation agent that runs each transition in play. On a new benchmark of 100 multi-scene cases, MAGIC produces an executable project for every case and reaches 0.99 precision, 0.95 recall, and 0.96 F1 on end-to-end transition identification; stage by stage, it recovers more ground-truth portals and yields markedly more navigable layouts than an LLM baseline and Holodeck. Our code is available at https://github.com/sereneee1201/MAGIC/.