본 논문은 강화 학습 기반의 명령어 기반 절차적 콘텐츠 생성 방법인 IPCGRL을 제안합니다. IPCGRL은 문장 임베딩 모델을 통합하여 게임 레벨 조건을 효과적으로 압축하고, 특정 작업에 맞는 임베딩 표현을 미세 조정합니다. 2차원 레벨 생성 작업에서 기존의 일반적인 임베딩 방법과 비교하여, IPCGRL이 제어 가능성을 최대 21.4%, 미지의 명령어에 대한 일반화 성능을 17.2% 향상시키는 것을 확인했습니다. 이는 조건부 입력의 모달리티를 확장하여 더욱 유연하고 표현력 있는 절차적 콘텐츠 생성 상호 작용 프레임워크를 가능하게 합니다.
