論文の概要: SpriteStage: Long Horizon Animation Generation via Progressive Scene Programming and Replay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24869v1
• Date: Sat, 17 Oct 2026 21:18:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-22 15:40:15.267894
• Title: SpriteStage: Long Horizon Animation Generation via Progressive Scene Programming and Replay
• Title（参考訳）: SpriteStage: プログレッシブなシーンプログラミングとリプレイによるロング水平アニメーション生成
• Abstract要約: SpriteStageは、反復的な実行とエンジンの再編成によってアニメーションを構築するシーンプログラミングフレームワークである。 反復的実行は、受理された世界チェックポイントと物語スナップショットから各シーンを生成し、共有された空間ステージで実行し、実行時と視覚的フィードバックを使用して関連するアクションやストーリービートを修正します。 エンジンの再編成は、結果のドラフトを、そのイベント、幾何学、タイミングを維持しながら、生産資産とエンジン能力にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.95131638025548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video generation models synthesize visual sequences from text and image inputs. Extending video generation to long animations requires actions, dialogue, camera coverage, and narrative developments to remain coordinated across scenes. Executable scene programs make these decisions available for inspection. Constructing an entire story before observing its execution can leave later scenes dependent on unrealized events. We present SpriteStage, a progressive scene programming framework that builds animation through iterative enactment and engine reorchestration. Iterative enactment generates each scene from an accepted world checkpoint and narrative snapshot, executes it on a shared spatial stage, and uses runtime and visual feedback to revise the relevant actions or story beats. The accepted outcome becomes the starting state for the next scene. Engine reorchestration maps the resulting draft to production assets and engine capabilities while retaining its events, geometry, and timing. Inspection of the assembled sequence and frozen replay carry the accepted performance into the final video. Three complete animations, ranging from approximately 9.9 to 14.3 minutes, demonstrate the framework's effectiveness in producing extended narratives through scene programming and engine execution.
• Abstract（参考訳）: ビデオ生成モデルは、テキストと画像入力から視覚的シーケンスを合成する。 ビデオ生成をロングアニメーションに拡張するには、アクション、対話、カメラのカバレッジ、物語の展開がシーン全体で調整される必要がある。 実行可能なシーンプログラムは、これらの決定を検査に利用することができる。 実行を観察する前にストーリー全体を構築すれば、後のシーンは未実現のイベントに依存します。 SpriteStageはプログレッシブなシーンプログラミングフレームワークで、反復的な実行とエンジンの再編成によってアニメーションを構築する。 反復的実行は、受理された世界チェックポイントと物語スナップショットから各シーンを生成し、共有された空間ステージで実行し、実行時と視覚的フィードバックを使用して関連するアクションやストーリービートを修正します。 受け入れられた結果が次のシーンの開始状態となる。 エンジンの再編成は、結果のドラフトを、そのイベント、幾何学、タイミングを維持しながら、生産資産とエンジン能力にマッピングする。 組立てシーケンスの検査と凍結再生は、受理されたパフォーマンスを最終ビデオに運び込む。 約9.9分から14.3分に及ぶ3つの完全なアニメーションは、シーンプログラミングとエンジンの実行を通じて、拡張された物語を生成するためのフレームワークの有効性を実証している。

関連論文リスト

• Cutscene Agent: An LLM Agent Framework for Automated 3D Cutscene Generation [13.671638376402377]
  Cutscene Agentは、エンドツーエンドのCutscene自動生成のためのエージェントフレームワークである。 フレームワークには3つのコントリビューションがある。 モデルコンテキストプロトコル(MCP)上に構築されたCutscene Toolkit。 LLMエージェントとゲームエンジンの双方向統合。 監督エージェントは、アニメーション、撮影撮影、音響デザインのスペシャリストを編成し、視覚的推論フィードバックループによって、知覚駆動の洗練のために強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-28T07:28:14Z)
• Scene Co-pilot: Procedural Text to Video Generation with Human in the Loop [32.92038804110175]
  Scene Copilotは、大規模言語モデル(LLM)と手続き型3Dシーンジェネレータを組み合わせたフレームワークである。 Scene Codexはテキスト入力を3Dシーンジェネレータで理解できるコマンドに変換するように設計されている。 BlenderGPTは、生成された3Dシーンと最終的な出力映像を正確に制御する直感的で直接的な方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T19:21:57Z)
• DreamRunner: Fine-Grained Compositional Story-to-Video Generation with Retrieval-Augmented Motion Adaptation [60.07447565026327]
  本研究では,新しいストーリー・ツー・ビデオ生成手法であるDreamRunnerを提案する。 大規模言語モデル(LLM)を用いて入力スクリプトを構築し、粗粒度シーン計画と細粒度オブジェクトレベルのレイアウトと動き計画の両方を容易にする。 DreamRunnerは、検索拡張されたテストタイムアダプションで、各シーンのオブジェクトのターゲットモーションをキャプチャし、検索されたビデオに基づいたさまざまなモーションカスタマイズをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T18:41:56Z)
• Generating Continual Human Motion in Diverse 3D Scenes [51.90506920301473]
  本研究では,3次元シーンにまたがる人間の動きを誘導するアニメーターを合成する手法を提案する。 本研究では,連続的な動作合成問題を経路に沿って歩行し,キーポイントが指定した動作の内外への遷移に分解する。 我々のモデルは、つかんだり、座ったり、傾いたりといった多様な行動の長いシーケンスを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T18:24:22Z)

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。