論文の概要: BookWorld: From Novels to Interactive Agent Societies for Creative Story Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14538v1
- Date: Sun, 20 Apr 2025 08:56:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-29 23:57:40.501894
- Title: BookWorld: From Novels to Interactive Agent Societies for Creative Story Generation
- Title(参考訳): 小説からクリエイティブ・ストーリー・ジェネレーションのためのインタラクティブ・エージェント・ソシエティへ
- Authors: Yiting Ran, Xintao Wang, Tian Qiu, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao, Deqing Yang,
- Abstract要約: BookWorldは、書籍ベースのマルチエージェント社会の構築とシミュレーションを行うシステムである。
BookWorldはストーリー生成、インタラクティブゲーム、ソーシャルシミュレーションを含む多様なアプリケーションを可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 60.53187087043975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have enabled social simulation through multi-agent systems. Prior efforts focus on agent societies created from scratch, assigning agents with newly defined personas. However, simulating established fictional worlds and characters remain largely underexplored, despite its significant practical value. In this paper, we introduce BookWorld, a comprehensive system for constructing and simulating book-based multi-agent societies. BookWorld's design covers comprehensive real-world intricacies, including diverse and dynamic characters, fictional worldviews, geographical constraints and changes, e.t.c. BookWorld enables diverse applications including story generation, interactive games and social simulation, offering novel ways to extend and explore beloved fictional works. Through extensive experiments, we demonstrate that BookWorld generates creative, high-quality stories while maintaining fidelity to the source books, surpassing previous methods with a win rate of 75.36%. The code of this paper can be found at the project page: https://bookworld2025.github.io/.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩により,マルチエージェントシステムによる社会シミュレーションが可能になった。
以前の取り組みは、スクラッチから創られたエージェント・ソサエティに焦点を合わせ、新しく定義されたペルソナをエージェントに割り当てた。
しかし、確立した架空の世界やキャラクターをシミュレートすることは、その重要な実用的価値にもかかわらず、ほとんど未熟なままである。
本稿では,書籍ベースのマルチエージェント社会の構築とシミュレーションを行う包括的システムであるBookWorldを紹介する。
BookWorldのデザインは、多様でダイナミックなキャラクター、フィクションの世界観、地理的制約と変化を含む、包括的な現実世界の複雑さをカバーしており、例えば、BookWorldは、ストーリー生成、インタラクティブゲーム、社会シミュレーションを含む多様なアプリケーションを可能にし、愛されたフィクション作品を拡張し、探索する新しい方法を提供する。
広範な実験を通じて、ブックワールドは創作的で高品質な物語を創造し、ソース・ブックへの忠実さを維持し、75.36%の勝利率で以前の手法を上回ることを実証した。
この論文のコードは、プロジェクトページ(https://bookworld2025.github.io/)で見ることができる。
関連論文リスト
- 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) - Unbounded: A Generative Infinite Game of Character Life Simulation [68.37260000219479]
生成モデルを用いて,有限なハードコードシステムの境界を超越したゲームである生成無限ゲームの概念を導入する。
我々は、生成AIの最近の進歩を活用して、生成モデルに完全にカプセル化されたキャラクターライフシミュレーションゲームUnboundedを作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-24T17:59:31Z) - 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) - 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) - StoryVerse: Towards Co-authoring Dynamic Plot with LLM-based Character Simulation via Narrative Planning [8.851718319632973]
大きな言語モデル(LLM)は仮想文字の振る舞いを駆動し、プロットは文字と環境間の相互作用から現れる。
著者の著作意図と LLM によるキャラクタシミュレーションの創発的行動とを仲介するプロット作成ワークフローを提案する。
このプロセスは「生きた物語」を作り、様々なゲーム世界の状態に動的に適応し、著者、キャラクターシミュレーション、プレイヤーが共同で物語を作る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-17T23:04:51Z) - Tachikuma: Understading Complex Interactions with Multi-Character and
Novel Objects by Large Language Models [67.20964015591262]
我々は,複数文字と新しいオブジェクトベースインタラクション推定タスクとサポートデータセットからなる,立久間というベンチマークを導入する。
このデータセットは、ゲームプレイ中のリアルタイム通信からログデータをキャプチャし、多様な、接地された複雑なインタラクションを提供して、さらなる探索を行う。
本稿では,対話理解の強化に有効であることを示すため,簡単なプロンプトベースラインを提案し,その性能評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-24T07:40:59Z) - MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale
Knowledge [70.47759528596711]
私たちは、人気のMinecraftゲーム上に構築された新しいフレームワークであるMineDojoを紹介します。
本稿では,学習報酬関数として,大規模な事前学習ビデオ言語モデルを活用する新しいエージェント学習アルゴリズムを提案する。
我々のエージェントは、手動で設計した密なシェーピング報酬なしで、自由形式の言語で指定された様々なオープンエンドタスクを解くことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T15:53:05Z) - Multiversal views on language models [0.0]
生成言語モデルが多言語生成として概念化されるフレームワークを提案する。
このフレームワークは、人間の想像力にも適用され、フィクションの読み書き方法の中心となります。
私たちは、人間の想像力をAIに組み合わせて書くことのできる、新しい形のインターフェースを通じて、この共通性を探ることを求めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T08:28:28Z) - Bringing Stories Alive: Generating Interactive Fiction Worlds [19.125250090589397]
我々は、プレイヤーが自然言語を使って「見る」「話す」インタラクティブなフィクションの世界を手続き的に生成することに焦点を当てる。
本稿では,まず,世界構造に関する基本情報を符号化した知識グラフを抽出する手法を提案する。
この知識グラフは、テーマ知識を利用して自動的に完成し、ニューラルネットワーク生成モデルを導くのに使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T04:13:05Z)
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。