論文の概要: Integrating Personality into Digital Humans: A Review of LLM-Driven Approaches for Virtual Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16457v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 01:33:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-30 09:25:14.359966
• Title: Integrating Personality into Digital Humans: A Review of LLM-Driven Approaches for Virtual Reality
• Title（参考訳）: デジタル人間へのパーソナリティの融合 : バーチャルリアリティのためのLCM駆動アプローチの概観
• Authors: Iago Alves Brito, Julia Soares Dollis, Fernanda Bufon Färber, Pedro Schindler Freire Brasil Ribeiro, Rafael Teixeira Sousa, Arlindo Rodrigues Galvão Filho,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)をバーチャルリアリティ(VR)環境に統合することで、より没入的でインタラクティブなデジタル人間を作るための新たな経路が開かれた。 本稿では,デジタル人間によるニュアンスな人格特性の活用を可能にする手法を包括的に検討し,ゼロショット,少数ショット,微調整などのアプローチを探求する。 計算要求、レイテンシの問題、マルチモーダルインタラクションのための標準化された評価フレームワークの欠如など、LCM駆動のパーソナリティ特性をVRに統合するという課題を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
• License:
• Abstract: The integration of large language models (LLMs) into virtual reality (VR) environments has opened new pathways for creating more immersive and interactive digital humans. By leveraging the generative capabilities of LLMs alongside multimodal outputs such as facial expressions and gestures, virtual agents can simulate human-like personalities and emotions, fostering richer and more engaging user experiences. This paper provides a comprehensive review of methods for enabling digital humans to adopt nuanced personality traits, exploring approaches such as zero-shot, few-shot, and fine-tuning. Additionally, it highlights the challenges of integrating LLM-driven personality traits into VR, including computational demands, latency issues, and the lack of standardized evaluation frameworks for multimodal interactions. By addressing these gaps, this work lays a foundation for advancing applications in education, therapy, and gaming, while fostering interdisciplinary collaboration to redefine human-computer interaction in VR.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)をバーチャルリアリティ(VR)環境に統合することで、より没入的でインタラクティブなデジタル人間を作るための新たな経路が開かれた。 LLMの生成能力と表情やジェスチャーなどのマルチモーダルなアウトプットを活用することで、仮想エージェントは人間のような個性や感情をシミュレートし、よりリッチで魅力的なユーザエクスペリエンスを育むことができる。 本稿では,デジタル人間によるニュアンスな人格特性の活用を可能にする手法を包括的に検討し,ゼロショット,少数ショット,微調整などのアプローチを探求する。 さらに、計算要求、レイテンシの問題、マルチモーダルインタラクションのための標準化された評価フレームワークの欠如など、LLM駆動のパーソナリティ特性をVRに統合するという課題も強調されている。 これらのギャップに対処することで、この研究は教育、セラピー、ゲームにおける応用の進展の基盤となり、同時にVRにおける人間とコンピュータの相互作用を再定義するための学際的なコラボレーションを促進する。

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