ViZDoom - AI视觉强化学习平台，支持多平台与多语言

Build

ViZDoom 允许开发仅使用视觉信息（屏幕缓冲区）玩 Doom 的 AI 机器人。它主要用于机器视觉学习，特别是深度强化学习的研究。

ViZDoom 基于 ZDoom 引擎提供游戏机制。

ViZDoom Demo

特点

多平台支持（Linux，macOS，Windows），
Python 和 C++ API，
Gymnasium/OpenAI Gym 环境包装器（感谢 Arjun KG Benjamin Noah Beal，Lawrence Francis 和 Mark Towers），
易于创建的自定义场景（提供视觉编辑器、脚本语言和示例），
支持异步和同步单人和多人模式，
快速（在同步模式下单线程运行速度可达 7000 fps），
轻量（几 MB），
可自定义分辨率和渲染参数，
可访问深度缓冲区（3D 视觉），
自动标注帧中可见的游戏对象，
可访问音频缓冲区（感谢 Shashank Hegde），
可访问演员/对象列表和地图几何结构，
屏外渲染，
支持录制游戏剧集，
异步模式下的游戏时间缩放。

ViZDoom API 对于强化学习非常友好（也适合于示范学习、学徒学习或反向强化学习学徒等）。

Julia（感谢 Jun Tian），Lua 和 Java 绑定可在其他分支中找到，但不再维护。

引用

M Wydmuch, M Kempka & W Jaśkowski, ViZDoom Competitions: Playing Doom from Pixels, IEEE Transactions on Games, vol. 11, no. 3, pp. 248-259, 2019 (arXiv:1809.03470)

@article{Wydmuch2019ViZdoom,
  author  = {Marek Wydmuch and Micha{\l} Kempka and Wojciech Ja\'skowski},
  title   = {{ViZDoom} {C}ompetitions: {P}laying {D}oom from {P}ixels},
  journal = {IEEE Transactions on Games},
  year    = {2019},
  volume  = {11},
  number  = {3},
  pages   = {248--259},
  doi     = {10.1109/TG.2018.2877047},
  note    = {The 2022 IEEE Transactions on Games Outstanding Paper Award}
}

或

M. Kempka, M. Wydmuch, G. Runc, J. Toczek & W. Jaśkowski, ViZDoom: A Doom-based AI Research Platform for Visual Reinforcement Learning, IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, pp. 341-348, Santorini, Greece, 2016 (arXiv:1605.02097)

@inproceedings{Kempka2016ViZDoom,
  author    = {Micha{\l} Kempka and Marek Wydmuch and Grzegorz Runc and Jakub Toczek and Wojciech Ja\'skowski},
  title     = {{ViZDoom}: A {D}oom-based {AI} Research Platform for Visual Reinforcement Learning},
  booktitle = {IEEE Conference on Computational Intelligence and Games},
  year      = {2016},
  address   = {Santorini, Greece},
  month     = {Sep},
  pages     = {341--348},
  publisher = {IEEE},
  doi       = {10.1109/CIG.2016.7860433},
  note      = {The Best Paper Award}
}

Python 快速开始

Linux

要安装最新版本的 ViZDoom，只需运行：

pip install vizdoom

支持 x86-64 和 AArch64（ARM64）架构。在 Linux 上为 Python 3.8+ 提供了 Wheels。

如果您的平台没有可用的 Python 轮文件（Python 版本 <3.8，多数发行版低于 manylinux_2_28 标准），pip 将尝试从源代码安装（构建）ViZDoom。从源代码安装 ViZDoom 需要 C++11 编译器，CMake 3.12+，Boost 1.54+ SDL2，OpenAL（可选），以及 Python 3.7+。更多详细信息请参见文档。

macOS

要安装最新版本的 ViZDoom，只需运行（在 M1/M2 芯片上它可能需要几分钟，因为它会从源代码构建 ViZDoom）：

brew install cmake boost sdl2 openal-soft
pip install vizdoom

支持 Intel 和 Apple Silicon CPU。我们建议至少使用 macOS High Sierra 10.13+ 及 Python 3.7+。在 Apple Silicon（M1 和 M2）上，确保您使用的是 Apple Silicon 的 Python/Pip。

Windows

要安装最新版本的 ViZDoom，只需运行：

pip install vizdoom

目前，Windows 上仅支持 x86-64 架构。在 Windows 上为 Python 3.8+ 提供了 Wheels。

请注意，Windows 版本未经过与 Linux 和 macOS 版本同等的测试。它可以用于开发和测试，但如果您希望在 Windows 上进行严肃的（耗时和资源密集型）实验，请考虑使用 Docker 或 WSL 使用 Linux 版本。

Gymnasium/Gym 包装器

Gymnasium 环境随 ViZDoom 一起安装。请参见文档和示例以了解 Gymnasium API 的使用。

OpenAI-Gym 包装器也可用，要安装它们，请运行：

pip install vizdoom[gym]

请参见文档和示例以了解 Gym API 的使用。 OpenAI-Gym 包装器已被弃用，并将在未来版本中移除，以支持 Gymnasium。

示例

Python（包含用 PyTorch, TensorFlow 和 Theano 实现的学习示例）
C++

目前 Python 示例最丰富，所以我们建议即使您计划使用其他语言，也可以先查看它们。API 对所有语言几乎相同。

另请参见教程。

原版 Doom 图形

遗憾的是，我们无法与 ViZDoom 一起分发原版 Doom 图形。如果您拥有原版 Doom 或 Doom 2 游戏，您可以通过将 doom.wad 或 doom2.wad 放置在您的工作目录或 vizdoom 包目录中来替换 Freedoom 图形。

或者，任何基本的游戏 WAD（包括其他 Doom 引擎游戏和自定义/社区游戏）都可以使用，通过set_doom_game_path/setDoomGamePath 方法指向它即可。

文档

详细的 ViZDoom 类型和方法描述请参见文档。

ZDoom 引擎和 ACS 脚本语言的完整文档请参见 ZDoom Wiki。

有用的文章（适用于希望创建自定义环境/场景的高级用户）：

超赞的 Doom 工具/项目

SLADE3 - 一款适用于 Linux、MacOS 和 Windows 的出色 Doom 地图（场景）编辑器。
Doom Builder 2 - 另一款适用于 Windows 的出色 Doom 地图编辑器。
OBLIGE - Doom 随机地图生成器，PyOblige 是其简单的 Python 封装。
Omgifol - 优秀的 Python 库，用于操作 Doom 地图。
NavDoom - 用于 ViZDoom 的迷宫导航生成器（类似于 DeepMind Lab）。
MazeExplorer - 更复杂的 ViZDoom 迷宫导航生成器。
Sample Factory - 为 ViZDoom 提供的高性能强化学习框架。
EnvPool - 为 ViZDoom 提供的高性能矢量化环境。
Obsidian - Doom 随机地图生成器，OBLIGE 的延续项目。
LevDoom - ViZDoom 中通用化基准测试，具有视觉复杂度的难度等级。
COOM - ViZDoom 中的持续学习基准测试，提供具有多样目标的任务序列。

贡献

这个项目在我们空闲时间维护和开发。欢迎所有错误修复、新示例、场景和其他贡献！我们也对功能创意和设计建议持开放态度。

我们为 ViZDoom 的未来开发工作提供了一个路线图，请访问这里。

许可

ViZDoom 原始代码使用 MIT 许可。ZDoom 引用了几种来源的代码，具有不同的许可方案。