論文の概要: FairyLandAI: Personalized Fairy Tales utilizing ChatGPT and DALLE-3
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09467v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 17:46:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-15 22:39:07.718106
- Title: FairyLandAI: Personalized Fairy Tales utilizing ChatGPT and DALLE-3
- Title(参考訳): FairyLandAI:ChatGPTとDALLE-3を利用したパーソナライズされた妖精物語
- Authors: Georgios Makridis, Athanasios Oikonomou, Vasileios Koukos,
- Abstract要約: 本稿では,OpenAIのAPIを通じて開発された,革新的な大規模言語モデル(LLM)であるFairyLandAIを紹介する。
子どもの想像的な世界と調和し、教育的かつ娯楽的な物語を提供するのが専門である。
FairyLandAIの実証的評価は、子ども向けの捕食物語の制作においてその効果を実証している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the diverse world of AI-driven storytelling, there is a unique opportunity to engage young audiences with customized, and personalized narratives. This paper introduces FairyLandAI an innovative Large Language Model (LLM) developed through OpenAI's API, specifically crafted to create personalized fairytales for children. The distinctive feature of FairyLandAI is its dual capability: it not only generates stories that are engaging, age-appropriate, and reflective of various traditions but also autonomously produces imaginative prompts suitable for advanced image generation tools like GenAI and Dalle-3, thereby enriching the storytelling experience. FairyLandAI is expertly tailored to resonate with the imaginative worlds of children, providing narratives that are both educational and entertaining and in alignment with the moral values inherent in different ages. Its unique strength lies in customizing stories to match individual children's preferences and cultural backgrounds, heralding a new era in personalized storytelling. Further, its integration with image generation technology offers a comprehensive narrative experience that stimulates both verbal and visual creativity. Empirical evaluations of FairyLandAI demonstrate its effectiveness in crafting captivating stories for children, which not only entertain but also embody the values and teachings of diverse traditions. This model serves as an invaluable tool for parents and educators, supporting them in imparting meaningful moral lessons through engaging narratives. FairyLandAI represents a pioneering step in using LLMs, particularly through OpenAI's API, for educational and cultural enrichment, making complex moral narratives accessible and enjoyable for young, imaginative minds.
- Abstract(参考訳): 多様なAI駆動のストーリーテリングの世界では、若い聴衆にカスタマイズされた、パーソナライズされた物語をエンゲージするユニークな機会があります。
本稿では,OpenAIのAPIを通じて開発されたFairyLandAIの革新的なLarge Language Model(LLM)を紹介する。
FairyLandAIの特筆すべき特徴は、その2つの能力である: エンゲージメント、年齢順応性、様々な伝統を反映したストーリーを生成するだけでなく、GenAIやDalle-3のような高度な画像生成ツールに適した想像上のプロンプトを自律的に生成し、ストーリーテリング体験を豊かにする。
FairyLandAIは、子どもの想像的な世界と調和し、教育的、娯楽的、そして異なる年齢に固有の道徳的価値観に沿った物語を提供する。
その独特な強みは、個々の子供の好みや文化的背景に合わせて物語をカスタマイズすることであり、パーソナライズされたストーリーテリングの新しい時代を告げるものである。
さらに、画像生成技術との統合は、言語と視覚の両方の創造性を刺激する包括的な物語体験を提供する。
FairyLandAIの実証的な評価は、子供向けの物語を魅了する上で有効であることを示し、それは楽しむだけでなく、多様な伝統の価値観と教えを具現化している。
このモデルは、親や教育者にとって貴重な道具であり、物語のエンゲージメントを通じて有意義な道徳的教訓を与えるのをサポートする。
FairyLandAIは、特にOpenAIのAPIを通じて、教育と文化の豊かさのためにLLMを使うことの先駆的なステップであり、複雑な道徳的物語を若く想像力のある心に利用しやすく楽しいものにしている。
関連論文リスト
- A Character-Centric Creative Story Generation via Imagination [15.345466372805516]
我々はCCI(Character-centric Creative Story Generation via Imagination)と呼ばれる新しいストーリー生成フレームワークを紹介する。
CCIは創造的ストーリー生成のための2つのモジュール、IG(Image-Guided Imagination)とMW(Multi-Writer model)を備えている。
IGモジュールでは,文字や背景,メインプロットといった重要なストーリー要素を視覚的に表現するために,テキスト・ツー・イメージモデルを利用する。
MWモジュールはこれらのストーリー要素を使用して複数のペルソナ記述候補を生成し、ストーリーに挿入する最適なストーリーを選択することにより、物語の豊かさと深さを高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T06:54:29Z) - The Art of Storytelling: Multi-Agent Generative AI for Dynamic Multimodal Narratives [3.5001789247699535]
本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)を利用した子ども向けのストーリーテリングを支援する教育ツールのコンセプトを紹介する。
このシステムは、GenAIによる物語の共創、テキストから音声への変換、およびテキストからビデオへの生成を組み合わせることで、学習者にとって魅力的な体験を生み出す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-17T15:10:23Z) - Are Large Language Models Capable of Generating Human-Level Narratives? [114.34140090869175]
本稿ではストーリーテリングにおけるLLMの能力について考察し,物語の展開とプロットの進行に着目した。
本稿では,3つの談話レベルの側面から物語を分析するための新しい計算フレームワークを提案する。
談話機能の明示的な統合は、ニューラルストーリーテリングの40%以上の改善によって示されるように、ストーリーテリングを促進することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T08:02:49Z) - SARD: A Human-AI Collaborative Story Generation [0.0]
本研究では,大規模言語モデルを用いたマルチチャプタストーリ生成のためのドラッグアンドドロップ型ビジュアルインタフェースであるSARDを提案する。
SARDのユーザビリティとその創造性に対する評価は、物語のノードベースの可視化は、著者がメンタルモデルを構築するのに役立つかもしれないが、著者にとって不必要な精神的オーバーヘッドを生じさせることを示している。
また、AIはストーリーの複雑さに関係なく、語彙的に多様性の低いストーリーを生成することもわかりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T17:48:42Z) - Exploring Parent's Needs for Children-Centered AI to Support Preschoolers' Interactive Storytelling and Reading Activities [52.828843153565984]
AIベースのストーリーテリングと読書技術は、幼児の生活の中でますます普及しつつある。
本稿では,実践的なストーリーテリングや読書のシナリオでどのように機能するか,親,最も重要な利害関係者,経験,知覚について考察する。
我々の研究結果は、AIベースのストーリーテリングと読書技術は、より没入的で活発な相互作用を提供するが、一連の対話的でアルゴリズム的な課題のために、両親の期待を満たすことはできないことを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T20:55:40Z) - Generative artificial intelligence enhances creativity but reduces the diversity of novel content [0.0]
生成人工知能(GenAI)は、新しいアイデアを提供することによって人間がより創造的になること、あるいはGenAIのアイデアを定着させることによって創造的になることを約束する。
GenAIのアイデアへのアクセスは、著者の創造性を高め、ストーリーはより書きやすく、より楽しいものと評価される。
しかし、GenAI対応の物語は人間単独の物語よりも互いに似通っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T11:20:36Z) - Visualize Before You Write: Imagination-Guided Open-Ended Text
Generation [68.96699389728964]
我々は、機械生成画像を用いて、オープンエンドテキスト生成における言語モデルをガイドするiNLGを提案する。
オープンエンドテキスト生成タスクにおけるiNLGの有効性について実験と解析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T18:01:09Z) - ViNTER: Image Narrative Generation with Emotion-Arc-Aware Transformer [59.05857591535986]
様々な感情を「感情弧」として表現する時系列に焦点をあてた画像物語を生成するモデルViNTERを提案する。
手動評価と自動評価の両方の実験結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T10:53:08Z) - StoryBuddy: A Human-AI Collaborative Chatbot for Parent-Child
Interactive Storytelling with Flexible Parental Involvement [61.47157418485633]
私たちは、インタラクティブなストーリーテリング体験を作成するためのAI対応システムであるStoryBuddyを開発した。
ユーザスタディでは、StoryBuddyのユーザビリティを検証し、将来の親とAIのコラボレーションシステムの設計上の洞察を提案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-13T04:53:28Z) - Telling Creative Stories Using Generative Visual Aids [52.623545341588304]
私たちはライターに、開始プロンプトからクリエイティブなストーリーを書くように頼み、同じプロンプトから生成するAIモデルによって生成されたビジュアルを提供した。
コントロールグループと比較すると、ビジュアルをストーリー・ライティング・アシストとして使用した作家は、より創造的で、オリジナルで、完全で、視覚的にできるストーリーを著した。
発見は、AIによる横断的なモダリティ入力は、人間とAIの共創において創造性の異なる側面に利益をもたらすが、収束する思考を妨げることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T23:13:47Z) - FairyTailor: A Multimodal Generative Framework for Storytelling [33.39639788612019]
本稿では,人間とループによるビジュアルストーリーのコクリエーションのためのシステムとデモ,FairyTailorを紹介する。
ユーザは、生成されたテキストを織り、入力で検索した画像を織り込むことで、結束した子供の妖精を作ることができる。
我々の知る限り、これはテキストと画像の両方のインタラクティブなコフォームを可能にするマルチモーダルなストーリー生成のための最初の動的ツールである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-13T02:45:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。