Unreal engine environment generation (PCG) : a comparative overview of existing tools

Abstract

Procedural Content Generation (PCG) is widely utilized in game development to automate the creation of environments, levels, quests, and more. The aim of this thesis was to evaluate the advantages and limitations of Unreal Engine’s newly introduced PCG Plugin, particularly in comparison to existing tools such as the Foliage Tool. The comparison was carried out by creating a Finnish mixed forest using both tools, focusing on how well each supports the creation of realistic game environments. Key points of comparison included usability, customization, control over asset placement, visual realism, and performance. The results were assessed based on the visual quality of the environments and their computational efficiency.

The results showed that the PCG Plugin performs well in large-scale generation and dynamic updates, making it suitable for automated and dense environments. The Foliage Tool, on the other hand, offered greater precision and control, making it better suited for detailed and intentional vegetation placement. Based on the findings, this thesis provides insight for developers, artists, and researchers in selecting tools for realistic environment creation. The optimal tool depends on the needs of the project and the desired balance between automation and manual control.

Proseduraalista sisällöntuotantoa (PCG) hyödynnetään laajalti pelinkehityksessä ympäristöjen, tasojen, tehtävien ja muiden elementtien luomisen automatisoimiseksi. Opinnäytetyön tarkoituksena oli arvioida Unreal Enginen uuden PCG-laajennuksen etuja ja rajoituksia erityisesti verrattuna aiemmin käytössä olleisiin työkaluihin, kuten Foliage-työkaluun. Vertailu toteutettiin luomalla suomalainen sekametsä molemmilla työkaluilla, ja siinä keskityttiin muun muassa työkalujen helppokäyttöisyyteen, muokkausmahdollisuuksiin, sijoittelun hallintaan, visuaaliseen realismiin sekä suorituskykyyn. Tuloksia arvioitiin visuaalisen lopputuloksen ja laskentatehokkuuden perusteella.

Työn tuloksena huomattiin, että PCG-laajennus toimii hyvin laajamittaisessa generoinnissa ja dynaamisissa päivityksissä, ja se on sopiva automatisoituihin ja tiheisiin ympäristöihin. Foliage-työkalulla saatiin tarkkuutta ja hallintaa, joten se soveltui paremmin yksityiskohtaiseen ja tarkoitukselliseen kasviston sijoitteluun. Tulosten perusteella saatiin kehittäjille, taiteilijoille ja tutkijoille tietoa realistisiin ympäristöihin tarkoitettujen työkalujen valinnasta. Työkalujen oikea valinta riippuu projektin tarpeista ja halutusta tasapainosta automaation ja manuaalisen hallinnan välillä.