MAGIC：用大语言模型生成可导航多场景游戏世界的转场感知方法

多场景导航（在一个有界空间完成目标，再穿过传送门进入下一场景）是当代3D游戏的标志性特征，但创作它非常费工：每个传送门必须在两侧有一致的端点，每个室内场景在布置家具后必须保持可导航，且连接性必须跨众多文件保持一致。近期的LLM与多模态LLM场景生成器大幅降低了单场景合成的成本，但它们一次产出一个场景，无法靠朴素重复得到连通的多场景世界。我们识别出单场景方法未解决的三个障碍：跨场景一致性、场景内可导航性、以及评估转场是否真正可行。我们提出MAGIC：一个解决全部三者的提示到项目系统。MAGIC是四阶段管线：把单个自然语言提示转为可运行的多场景游戏项目——规划共享的转场感知中间表示；在泛洪填充验证器强制传送门可达性的同时指定每个场景；把场景与转场脚本一并生成；合并为一个项目。因为既有单场景保真度量从不错执行一次转场，我们进一步引入聚焦转场的评估智能体：在游戏中运行每个转场。在100个多场景案例的新基准上：MAGIC为每个案例产出可执行项目，端到端转场识别达到0.99精度、0.95召回与0.96 F1；逐阶段看，它恢复更多真值传送门，并产生明显更可导航的布局——超过LLM基线与Holodeck。代码见https://github.com/sereneee1201/MAGIC/。