論文の概要: Narrative Context Protocol: An Open-Source Storytelling Framework for Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04844v5
- Date: Mon, 28 Jul 2025 19:26:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 19:17:25.914786
- Title: Narrative Context Protocol: An Open-Source Storytelling Framework for Generative AI
- Title(参考訳): Narrative Context Protocol: 生成AIのためのオープンソースのストーリーテリングフレームワーク
- Authors: Hank Gerba,
- Abstract要約: ナラティブ・コンテキスト・プロトコル(NCP)は,ナラティブ・コンテクストの相互運用性を実現するために設計されたオープンソース・ナラティブ・コンテクスト・スタンダードである。
ストーリーの構造を"Storyform"にエンコードすることで、NCPはシステム間での物語のポータビリティを実現する。
著者がNCPと独自のオーサリングプラットフォームを使用して,再生可能なテキストベースのエクスペリエンスを構築するという,1年間の実験を通じて,NCPの能力を実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Here we introduce Narrative Context Protocol (NCP), an open-source narrative standard designed to enable narrative interoperability, AI-driven authoring tools, real-time emergent narratives, and more. By encoding a story's structure in a "Storyform," which is a structured register of its narrative features, NCP enables narrative portability across systems as well as intent-based constraints for generative storytelling systems. We demonstrate the capabilities of NCP through a year-long experiment, during which an author used NCP and a custom authoring platform to create a playable, text-based experience based on her pre-existing novella. This experience is driven by generative AI, with unconstrained natural language input. NCP functions as a set of "guardrails" that allows the generative system to accommodate player agency while also ensuring that narrative context and coherence are maintained.
- Abstract(参考訳): ここでは、ナラティブ・コンテキスト・プロトコル(NCP)を紹介します。ナラティブ・コンテキスト・プロトコルは、ナラティブ・相互運用性、AI駆動のオーサリング・ツール、リアルタイムな創発的な物語などを実現するために設計されたオープンソースのナラティブ・スタンダードです。
物語の構造を物語の特徴の構造化されたレジスタである"Storyform"にエンコードすることで、NCPは、生成的ストーリーテリングシステムに対する意図に基づく制約だけでなく、システム間での物語のポータビリティを実現する。
著者がNCPと独自のオーサリングプラットフォームを使用して,既存の小説をベースとしたプレイ可能なテキストベースの体験を制作する,1年間の実験を通じて,NCPの能力を実証した。
このエクスペリエンスは、制約のない自然言語入力を備えた生成AIによって駆動される。
NCPは「ガードレール」の集合として機能し、生成システムはプレイヤーエージェンシーに適合し、物語の文脈とコヒーレンスを確実に維持する。
関連論文リスト
- STORYTELLER: An Enhanced Plot-Planning Framework for Coherent and Cohesive Story Generation [17.553025200797986]
自動生成されたストーリーの一貫性と一貫性を体系的に改善する新しいアプローチであるStorytellerを紹介します。
実験では、ストーリーテラーは既存のアプローチを大きく上回り、平均勝利率は84.33%に達した。
同時に、創造性、一貫性、エンゲージメント、関連性など、他の面でもはるかに先を行っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T00:54:00Z) - STORYANCHORS: Generating Consistent Multi-Scene Story Frames for Long-Form Narratives [82.19488717416351]
本稿では,高品質でマルチシーンなストーリーフレームを生成するための統合フレームワークであるStoryAnchorsを紹介する。
StoryAnchorsは、時間的一貫性を確保するために、過去と将来の両方のコンテキストを統合する双方向のストーリージェネレータを使用している。
また、マルチイベントストーリーフレームラベリングとプログレッシブストーリーフレームトレーニングを統合し、モデルが包括的な物語の流れとイベントレベルのダイナミクスの両方をキャプチャできるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-13T08:48:10Z) - Narrative Studio: Visual narrative exploration using LLMs and Monte Carlo Tree Search [1.795561427808824]
木のようなインタフェースを備えたブラウザ内物語探索環境を提案する。
各ブランチは、システムとユーザ定義のプロンプトによってガイドされた反復LDM推論によって拡張される。
また、生成したテキストをエンティティグラフにグラウンドすることで、ユーザによる物語コヒーレンスの向上を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-03T09:31:07Z) - MM-StoryAgent: Immersive Narrated Storybook Video Generation with a Multi-Agent Paradigm across Text, Image and Audio [48.820808691986805]
MM-StoryAgentは、洗練されたプロット、ロール一貫性のあるイメージ、マルチチャンネルオーディオを備えた没入型ナレーションビデオストーリーブックを作成する。
このフレームワークは、多段階の書き込みパイプラインを通じてストーリーの魅力を高める。
MM-StoryAgentは、さらなる開発のための柔軟なオープンソースプラットフォームを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-07T08:53:10Z) - WhatELSE: Shaping Narrative Spaces at Configurable Level of Abstraction for AI-bridged Interactive Storytelling [11.210282687859534]
WhatELSEはAIでブリッジされたINオーサリングシステムで、例題から物語可能性空間を生成する。
我々は,WhatELSEによって著者が物語空間を知覚し,編集し,プレイ時に対話的な物語を生成することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-25T21:02:15Z) - 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) - Crafting Narrative Closures: Zero-Shot Learning with SSM Mamba for Short Story Ending Generation [0.0]
作家たちは創造的なブロックの瞬間に遭遇し、物語の進行路が曖昧になる。
この論文は、革新的なソリューションとして、与えられたプロンプトに基づいてストーリーを完成させるツールを提供することによって、そのような状況に対処するように設計されている。
短いストーリープロンプトを入力することで、ユーザーは1文以上で説明されたストーリーの結論を受け取ることができ、それによってAI駆動の創造性によってストーリーテリングプロセスが強化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T18:56:32Z) - Agents' Room: Narrative Generation through Multi-step Collaboration [54.98886593802834]
本稿では,物語の執筆を特殊エージェントが取り組んだサブタスクに分解する,物語理論に触発された世代フレームワークを提案する。
エージェントの部屋は,専門的評価者が好むストーリーをベースラインシステムより生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T15:44:42Z) - Generating Visual Stories with Grounded and Coreferent Characters [63.07511918366848]
本稿では,一貫した接地的・中核的な特徴を持つ視覚的ストーリーを予測できる最初のモデルを提案する。
我々のモデルは、広く使われているVISTベンチマークの上に構築された新しいデータセットに基づいて微調整されています。
また、物語における文字の豊かさとコア参照を測定するための新しい評価指標を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T14:56:33Z) - ContextualStory: Consistent Visual Storytelling with Spatially-Enhanced and Storyline Context [50.572907418430155]
ContextualStoryは、コヒーレントなストーリーフレームを生成し、ビジュアルなストーリーテリングのためにフレームを拡張するように設計されたフレームワークである。
ストーリーライン埋め込みにおけるコンテキストを豊かにするストーリーラインコンテクストアライザと、フレーム間のシーン変化を測定するストーリーフローアダプタを導入する。
PororoSVとFlintstonesSVデータセットの実験では、ContextualStoryはストーリーの可視化と継続の両方で既存のSOTAメソッドよりも大幅に優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-13T05:02:42Z) - 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) - SCStory: Self-supervised and Continual Online Story Discovery [53.72745249384159]
SCStoryは、素早く公開されたニュース記事ストリームを人間のアノテーションなしでリアルタイムで消化するのに役立つ。
SCStoryは、ニュース記事ストリームのストーリー指向適応モデリングという新しいアイデアを取り入れて、自己指導的かつ継続的な学習を取り入れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T04:50:01Z) - NarrativePlay: Interactive Narrative Understanding [27.440721435864194]
本研究では,ユーザが架空のキャラクターをロールプレイし,没入感のある環境で他のキャラクターと対話できる新しいシステムであるNarrativePlayを紹介する。
我々はLarge Language Models(LLMs)を利用して、物語から抽出された性格特性によって導かれる人間的な応答を生成する。
ナラティブプレイは2種類の物語、探偵と冒険の物語で評価されており、ユーザーは世界を探索したり、会話を通じて物語のキャラクターと親しみやすくしたりすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T13:24:00Z) - Generating Coherent Narratives by Learning Dynamic and Discrete Entity
States with a Contrastive Framework [68.1678127433077]
我々はトランスフォーマーモデルを拡張して,物語生成のためのエンティティ状態更新と文実現を動的に行う。
2つのナラティブデータセットの実験により、我々のモデルは強いベースラインよりも一貫性があり多様なナラティブを生成できることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-08T09:02:19Z) - Guiding Neural Story Generation with Reader Models [5.935317028008691]
本稿では、読者モデルを用いてストーリーを推論するフレームワークであるReader Models(StoRM)によるストーリー生成について紹介する。
実験により、我々のモデルは、プロットの可視性やトピックの継続など、次元のベースラインをはるかに上回り、コヒーレントでオントピー的なストーリーを生み出すことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-16T03:44:01Z) - Inferring the Reader: Guiding Automated Story Generation with
Commonsense Reasoning [12.264880519328353]
生成プロセスにコモンセンス推論を導入するフレームワークであるCommonsense-inference Augmented Neural StoryTelling (CAST)を紹介する。
我々のCAST手法は,既存のモデルよりも,一文字と二文字の両方で,一貫性があり,オントピー的,楽しむことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-04T06:40:33Z) - Cue Me In: Content-Inducing Approaches to Interactive Story Generation [74.09575609958743]
本研究では,対話型物語生成の課題に焦点をあてる。
本稿では、この追加情報を効果的に活用するための2つのコンテンツ誘導手法を提案する。
自動評価と人的評価の両方による実験結果から,これらの手法がよりトポロジ的な一貫性とパーソナライズされたストーリーを生み出すことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T00:36:15Z) - Narrative Interpolation for Generating and Understanding Stories [52.463747140762145]
そこで本研究では,ユーザが特定した目的語を含むコヒーレントな物語を生成するために,モデルをガイドできる物語・物語生成制御手法を提案する。
本手法の中核はGPT-2に基づく漸進的モデルであり,前文と次文を物語の中で条件付けし,そのギャップを埋める。
終末誘導世代は、与えられた終末ガイドに忠実で忠実であり、過去のアプローチよりも手作業の少ない物語を生み出すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T16:45:50Z)
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。