論文の概要: Dialogue Director: Bridging the Gap in Dialogue Visualization for Multimodal Storytelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20725v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 05:54:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:06:08.847855
• Title: Dialogue Director: Bridging the Gap in Dialogue Visualization for Multimodal Storytelling
• Title（参考訳）: 対話ディレクター:マルチモーダルストーリーテリングのための対話可視化におけるギャップを埋める
• Authors: Min Zhang, Zilin Wang, Liyan Chen, Kunhong Liu, Juncong Lin,
• Abstract要約: 本稿では,対話スクリプトを動的かつ多視点なストーリーボードに変換する新しいタスクである対話可視化を提案する。 本稿では,スクリプトディレクタ,シネマトグラフィ,ストーリーボードメーカで構成される,トレーニング不要なマルチモーダルフレームワークであるダイアログディレクタを紹介する。 実験の結果,ダイアログ・ディレクターはスクリプト解釈,物理世界理解,映画原理の適用において,最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.410503589735699
• License:
• Abstract: Recent advances in AI-driven storytelling have enhanced video generation and story visualization. However, translating dialogue-centric scripts into coherent storyboards remains a significant challenge due to limited script detail, inadequate physical context understanding, and the complexity of integrating cinematic principles. To address these challenges, we propose Dialogue Visualization, a novel task that transforms dialogue scripts into dynamic, multi-view storyboards. We introduce Dialogue Director, a training-free multimodal framework comprising a Script Director, Cinematographer, and Storyboard Maker. This framework leverages large multimodal models and diffusion-based architectures, employing techniques such as Chain-of-Thought reasoning, Retrieval-Augmented Generation, and multi-view synthesis to improve script understanding, physical context comprehension, and cinematic knowledge integration. Experimental results demonstrate that Dialogue Director outperforms state-of-the-art methods in script interpretation, physical world understanding, and cinematic principle application, significantly advancing the quality and controllability of dialogue-based story visualization.
• Abstract（参考訳）: AI駆動型ストーリーテリングの最近の進歩は、ビデオ生成とストーリービジュアライゼーションを強化している。 しかし、対話中心のスクリプトをコヒーレントなストーリーボードに翻訳することは、脚本の細部が限られていること、物理的文脈の理解が不十分であること、映画原理を統合する複雑さのため、依然として大きな課題である。 これらの課題に対処するために,対話スクリプトを動的・多視点ストーリーボードに変換する新しいタスクである対話可視化を提案する。 本稿では,スクリプトディレクタ,シネマトグラフィ,ストーリーボードメーカで構成される,トレーニング不要なマルチモーダルフレームワークであるダイアログディレクタを紹介する。 このフレームワークは、Chain-of-Thought推論、Retrieval-Augmented Generation、マルチビュー合成といった技術を用いて、スクリプト理解、物理的コンテキスト理解、映画知識統合など、大規模なマルチモーダルモデルと拡散型アーキテクチャを活用している。 実験結果から,ダイアログディレクタは,スクリプト解釈,物理世界理解,映画原理の適用において最先端の手法より優れ,対話型ストーリービジュアライゼーションの品質と制御性を大幅に向上させることが示された。

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