शब्दों से दुनिया तक: एलएलएम एजेंट्स के साथ एक-लाइन संकेतों को बहु-मोडल डिजिटल कहानियों में बदलना
Author
Venue
एसीएम सिगग्राफ मोशन, इंटरैक्शन, और गेम्स 2024
Abstract
मनोरंजन, शिक्षा और विपणन में आवश्यक डिजिटल स्टोरीटेलिंग, उत्पादन में पैमाने और लचीलेपन की चुनौतियों का सामना करती है। इस पेपर में प्रस्तुत स्टोरीएजेंट फ्रेमवर्क, डिजिटल स्टोरीटेलिंग को स्वचालित और परिष्कृत करने के लिए बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव टूल का उपयोग करता है। टॉप-डाउन कहानी ड्राफ्टिंग और बॉटम-अप एसेट जनरेशन दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, स्टोरीएजेंट मैन्युअल हस्तक्षेप, इंटरैक्टिव सीन ऑर्केस्ट्रेशन, और कथात्मक सुसंगतता जैसे प्रमुख मुद्दों से निपटता है। यह फ्रेमवर्क कई माध्यमों में इंटरैक्टिव और सुसंगत कथाओं के कुशल उत्पादन को सक्षम बनाता है, जिससे सामग्री निर्माण लोकतांत्रिक होता है और जुड़ाव बढ़ता है। हमारे परिणाम संदर्भ वीडियो के बिना सुसंगत डिजिटल कहानियाँ बनाने की फ्रेमवर्क की क्षमता को प्रदर्शित करते हैं, जो स्वचालित डिजिटल स्टोरीटेलिंग में एक महत्वपूर्ण प्रगति है।
