論文の概要: SceneDecorator: Towards Scene-Oriented Story Generation with Scene Planning and Scene Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22994v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 04:19:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.448016
• Title: SceneDecorator: Towards Scene-Oriented Story Generation with Scene Planning and Scene Consistency
• Title（参考訳）: SceneDecorator:Scene PlanningとScene Consistencyを備えたScene-Oriented Story Generationを目指して
• Authors: Quanjian Song, Donghao Zhou, Jingyu Lin, Fei Shen, Jiaze Wang, Xiaowei Hu, Cunjian Chen, Pheng-Ann Heng,
• Abstract要約: SceneDecorator は VLM-Guided Scene Planning を利用したトレーニングフリーのフレームワークであり、グローバル・ツー・ローカルな方法で異なるシーン間での物語の一貫性を確保する。 大規模な実験はSceneDecoratorの優れたパフォーマンスを示し、芸術、映画、ゲームの分野における創造性を解き放つ可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.20554570948312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent text-to-image models have revolutionized image generation, but they still struggle with maintaining concept consistency across generated images. While existing works focus on character consistency, they often overlook the crucial role of scenes in storytelling, which restricts their creativity in practice. This paper introduces scene-oriented story generation, addressing two key challenges: (i) scene planning, where current methods fail to ensure scene-level narrative coherence by relying solely on text descriptions, and (ii) scene consistency, which remains largely unexplored in terms of maintaining scene consistency across multiple stories. We propose SceneDecorator, a training-free framework that employs VLM-Guided Scene Planning to ensure narrative coherence across different scenes in a ``global-to-local'' manner, and Long-Term Scene-Sharing Attention to maintain long-term scene consistency and subject diversity across generated stories. Extensive experiments demonstrate the superior performance of SceneDecorator, highlighting its potential to unleash creativity in the fields of arts, films, and games.
• Abstract（参考訳）: 最近のテキスト画像モデルは画像生成に革命をもたらしたが、生成した画像間の概念整合性を維持することにはまだ苦戦している。 既存の作品はキャラクターの一貫性に重点を置いているが、ストーリーテリングにおけるシーンの重要な役割を見落としていることが多い。 本稿では,シーン指向のストーリー生成について紹介し,2つの課題に対処する。 一 文章の記述のみに頼って、シーンレベルの物語コヒーレンスを確保するのに失敗する場面計画 (二)複数の物語にまたがるシーンの一貫性を保ちながら、ほとんど探索されていないシーンの一貫性。 SceneDecorator は VLM-Guided Scene Planning を応用し,各シーン間の物語のコヒーレンスを 'global-to-local'' 形式で保証し,長期的シーンの一貫性と主題の多様性を維持するための長期的シーン共有アテンションを提案する。 大規模な実験はSceneDecoratorの優れたパフォーマンスを示し、芸術、映画、ゲームの分野における創造性を解き放つ可能性を強調している。

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