본 논문은 생성 모델, 특히 게임 레벨 생성의 성능 평가를 위한 시각화 기반 기법인 표현 범위 분석을 활용합니다. 표현 범위를 가능한 생성물의 개념 공간으로 간주하고, 품질 다양성 패러다임에서 영감을 얻어 이 공간을 탐색하여 레벨을 생성합니다. 제약 기반 생성기를 사용하여 이 공간을 체계적으로 탐색하고 레벨을 생성하며, 초기 레벨 예시에서 학습된 다양한 타일 패턴을 사용하여 제약 기반 생성기를 훈련합니다. 다양한 패턴이 표현 범위 탐색에 미치는 영향을 시간, 성공 및 실패 샘플 생성 횟수, 생성된 레벨의 전반적인 흥미도를 기준으로 분석합니다. 기존의 품질 다양성 접근 방식과 달리, 무작위 생성에 의존하지 않고 그리드를 체계적으로 탐색하여 표현 범위의 더 넓은 적용 범위를 보장합니다. 이를 통해 독창적이고 흥미로운 게임 레벨을 생성하고 생성기의 강점과 한계에 대한 이해를 향상시킵니다.
