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Von Worten zu Welten: Die Umwandlung einzeiliger Eingabeaufforderungen in multimodale digitale Geschichten mit LLM-Agenten

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Author

Danrui Li (Rutgers University), Samuel S. Sohn (Rutgers University), Sen Zhang (Rutgers University), Che-Jui Chang (Rutgers University), Mubbasir Kapadia (Roblox)

Venue

ACM SIGGRAPH Motion, Interaction, and Games 2024

Abstract

Digitales Storytelling, das in den Bereichen Unterhaltung, Bildung und Marketing unverzichtbar ist, steht vor Herausforderungen hinsichtlich der Skalierbarkeit und Flexibilität der Produktion. Das in diesem Artikel vorgestellte StoryAgent-Framework nutzt große Sprachmodelle und generative Werkzeuge, um digitales Storytelling zu automatisieren und zu verfeinern. Durch den Einsatz eines Top-down-Ansatzes für die Story-Entwicklung und eines Bottom-up-Ansatzes für die Asset-Generierung löst StoryAgent zentrale Probleme wie manuelle Eingriffe, die Koordination interaktiver Szenen und die narrative Konsistenz. Dieses Framework ermöglicht die effiziente Produktion interaktiver und konsistenter Erzählungen über verschiedene Modalitäten hinweg, wodurch die Erstellung von Inhalten demokratisiert und das Engagement gesteigert wird. Unsere Ergebnisse belegen die Fähigkeit des Frameworks, kohärente digitale Geschichten ohne Referenzvideos zu produzieren, was einen bedeutenden Fortschritt im automatisierten digitalen Storytelling darstellt.