本文提出了程序化内容生成基准，以评估生成算法在游戏内容创作中的表现。基准包含12个问题及其变体，旨在标准化比较生成算法。研究表明，不同问题的解决难度不同，目标选择显著影响生成物体的质量、多样性和可控性。

论文介绍了PCGPT框架，将离线强化学习与Transformer网络结合用于程序化内容生成。PCGPT通过自回归模型生成游戏关卡，解决了传统方法中的内容重复和不一致问题。利用自注意机制捕捉时间依赖性，在Sokoban游戏中生成更复杂多样的内容，并在较少步骤中实现结果，展示了增强游戏设计的潜力。

该论文介绍了一种利用离线强化学习和Transformer网络进行程序化内容生成的创新PCGPT框架。在Sokoban益智游戏中评估，生成了更复杂和多样化的游戏内容，展示了其增强游戏设计和在线内容生成的潜力。