論文の概要: FilmAgent: A Multi-Agent Framework for End-to-End Film Automation in Virtual 3D Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12909v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 14:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:28:46.663941
• Title: FilmAgent: A Multi-Agent Framework for End-to-End Film Automation in Virtual 3D Spaces
• Title（参考訳）: FilmAgent:仮想3D空間におけるエンドツーエンドのフィルム自動化のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Zhenran Xu, Longyue Wang, Jifang Wang, Zhouyi Li, Senbao Shi, Xue Yang, Yiyu Wang, Baotian Hu, Jun Yu, Min Zhang,
• Abstract要約: FilmAgentは、エンドツーエンドのフィルム自動化のための新しいマルチエージェント協調フレームワークである。 FilmAgentは、映画監督、脚本家、俳優、撮影監督など、様々なクルーの役割をシミュレートしている。 エージェントのチームは反復的なフィードバックと修正を通じて協力し、中間スクリプトの検証と幻覚の低減を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.3549764892671
• License:
• Abstract: Virtual film production requires intricate decision-making processes, including scriptwriting, virtual cinematography, and precise actor positioning and actions. Motivated by recent advances in automated decision-making with language agent-based societies, this paper introduces FilmAgent, a novel LLM-based multi-agent collaborative framework for end-to-end film automation in our constructed 3D virtual spaces. FilmAgent simulates various crew roles, including directors, screenwriters, actors, and cinematographers, and covers key stages of a film production workflow: (1) idea development transforms brainstormed ideas into structured story outlines; (2) scriptwriting elaborates on dialogue and character actions for each scene; (3) cinematography determines the camera setups for each shot. A team of agents collaborates through iterative feedback and revisions, thereby verifying intermediate scripts and reducing hallucinations. We evaluate the generated videos on 15 ideas and 4 key aspects. Human evaluation shows that FilmAgent outperforms all baselines across all aspects and scores 3.98 out of 5 on average, showing the feasibility of multi-agent collaboration in filmmaking. Further analysis reveals that FilmAgent, despite using the less advanced GPT-4o model, surpasses the single-agent o1, showing the advantage of a well-coordinated multi-agent system. Lastly, we discuss the complementary strengths and weaknesses of OpenAI's text-to-video model Sora and our FilmAgent in filmmaking.
• Abstract（参考訳）: バーチャル・フィルム・プロダクションは脚本、バーチャル・シネマトグラフィー、正確な俳優の位置と行動を含む複雑な意思決定プロセスを必要とする。 本稿では,言語エージェントに基づく社会における自動意思決定の最近の進歩に触発されて,構築した3次元仮想空間におけるエンドツーエンドのフィルム自動化のための,新しいLLMベースのマルチエージェント協調フレームワークであるFilmAgentを紹介する。 FilmAgentは、監督、脚本家、俳優、撮影者など、様々なスタッフの役割をシミュレートし、(1)アイデア開発はブレインストーミングされたアイデアを構造化されたストーリーのアウトラインに変換する。 エージェントのチームは反復的なフィードバックと修正を通じて協力し、中間スクリプトの検証と幻覚の低減を行う。 生成したビデオは15のアイデアと4つの重要な側面で評価する。 人間による評価では、FilmAgentはすべての面において全てのベースラインを上回り、平均5点中3.98点のスコアは映画製作におけるマルチエージェントコラボレーションの可能性を示している。 さらに分析したところ、FilmAgentはGPT-4oモデルを使用していないにもかかわらず、シングルエージェントのo1を上回り、よく協調したマルチエージェントシステムの利点を示していることがわかった。 最後に,OpenAI のテキスト・ビデオモデル Sora とフィルム製作におけるFilmAgent の相補的長所と短所について論じる。

関連論文リスト

• StoryAgent: Customized Storytelling Video Generation via Multi-Agent Collaboration [88.94832383850533]
  CSVG(Customized Storytelling Video Generation)のためのマルチエージェントフレームワークを提案する。 StoryAgentはCSVGを特殊エージェントに割り当てられた個別のサブタスクに分解し、プロの制作プロセスを反映する。 具体的には、撮影時間内整合性を高めるために、カスタマイズされたイメージ・ツー・ビデオ(I2V)手法であるLoRA-BEを導入する。 コントリビューションには、ビデオ生成タスクのための汎用フレームワークであるStoryAgentの導入や、プロタゴニストの一貫性を維持するための新しい技術が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T18:00:33Z)
• AutoDirector: Online Auto-scheduling Agents for Multi-sensory Composition [149.89952404881174]
  AutoDirectorはインタラクティブな多感覚合成フレームワークで、ロングショット、特殊効果、音楽スコア、ダビング、リップシンクをサポートする。 自動スケジューリングにより多感フィルム製造の効率を向上し、ユーザニーズを満たすインタラクティブなタスクの修正と改善を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T12:18:22Z)
• Kubrick: Multimodal Agent Collaborations for Synthetic Video Generation [4.147294190096431]
  視覚大言語モデル(VLM)エージェントの協調に基づく自動合成ビデオ生成パイプラインを提案する。 ビデオの自然言語記述が与えられた後、複数のVLMエージェントが生成パイプラインの様々なプロセスを自動指揮する。 生成したビデオは、ビデオ品質と命令追従性能の5つの指標において、商用ビデオ生成モデルよりも優れた品質を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T23:31:02Z)
• Anim-Director: A Large Multimodal Model Powered Agent for Controllable Animation Video Generation [36.46957675498949]
  Anim-Directorは、自律的なアニメーション作成エージェントである。 LMMと生成AIツールの高度な理解と推論能力を活用する。 プロセス全体は、手作業による介入なしに、特に自律的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T08:27:31Z)
• Motion-Agent: A Conversational Framework for Human Motion Generation with LLMs [67.59291068131438]
  Motion-Agentは、一般的な人間の動きの生成、編集、理解のために設計された会話フレームワークである。 Motion-Agentはオープンソースの事前学習言語モデルを使用して、モーションとテキストのギャップを埋める生成エージェントであるMotionLLMを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T09:57:51Z)
• The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.71061158000953]
  大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。 単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:12:03Z)
• Dynamic Storyboard Generation in an Engine-based Virtual Environment for Video Production [92.14891282042764]
  VDS(Virtual Dynamic Storyboard)を導入し,仮想環境でのストーリーボード撮影を可能にする。 形式化されたストーリースクリプトとカメラスクリプトが入力として与えられたら、いくつかのキャラクターアニメーションとカメラムーブメント提案を生成する。 候補から高品質なダイナミックなストーリーボードをピックアップするために,プロのマニュアル作成データから学習したショット品質基準に基づいて,ショットランキング判別器を装備する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T06:37:35Z)
• Visual Attention in Imaginative Agents [5.203329540700176]
  我々は、一連の離散固定を通して周囲を知覚する反復エージェントを提示する。 各タイムステップで、エージェントは固定の歴史と一致するさまざまな実行可能なシーンを想像します。 エージェントはさまざまな2Dおよび3Dデータセットでテストされます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T00:44:23Z)

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。