ムスクはそれが好きです！ DeepMind の驚くべき AI 脚本家は、一文で数万語の脚本を生成できる

電球がひらめく瞬間を経験したことがありますか? 「これはとても素晴らしいアイデアですね、映画化されたらヒットするはずですよね？」という感じです。

これまでは頭の中だけで考えていたかもしれませんが、今では「AI脚本家マスター」の出現でその夢が実現するかもしれません。

初心者から脚本マスターまで: たった 1 つのアイデア

DeepMind は最近、キャラクターの説明を生成できる AI ライティング モデル Dramatron をリリースしました。プロットポイント、場所の説明、会話。

そのアイデアは、ドラマトロンによって提案されたコンテンツを人間のライターがコンパイル、編集、書き換えて適切なスクリプトにできるようにするというものです。 ChatGPT と似ていますが、出力は大ヒット映画のスクリプトに編集できます。

ディープマインドとスタンフォード大学の研究者チームは、これを使用して、タイトルから登場人物、ストーリーラインに至るまで、演劇や映画の一貫した脚本や脚本を作成できます。 、場所の説明と会話。

ドラマトロンを使ってスクリプトを作成すると、モデルにログライン（ストーリーを一文で要約したもの）を入力するだけで、ドラマトロンがスクリプトのタイトルや登場人物、シーンの設定、詳細、会話。

このニュースが発表されるとすぐに、ソーシャル ネットワーク上でカーニバルが巻き起こりました。

#Lian Ma Sk も見に来ました。

誰かがコメントしました。「これは、もうリメイクを見る必要がないということですか？」

もちろん、反対意見もあります。LeCun 氏は、ドラマトロンのような生成言語モデルは、単に「ものを作り上げる」ことを変えるだけだとほのめかしました。自分の特性に対するバグです。

そしてネチズンは、あなたはただ嫉妬していると答えました。

# ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃ まさに彼らの専門分野です。これはギャラクティカ（発売から３日以内に叱られ、棚から撤去されたメタ言語モデル）がやりたいことでもあります。 MetaAI がこんなことをしなかったことが羨ましいのはあなただと思います。

#AI による強盗ムービーをご覧ください

DeepMind の公式 Web サイトのプロンプトによると、ユーザーは OpenAI アカウントを登録するだけで使用できます。 .

そんなに難しいとは思えません。いいえ、Twitter 上の誰かがすでにこれを使って強盗映画を書こうとしています。

ネチズンのヴラド・ヤシンによるログの一文は、「複雑な宝石強盗が失敗に終わった後、生き残った犯罪者たちはギャング内の警察の情報提供者を疑い始める。」

そして、ドラマトロンがステージに登場しました。 .

まず、タイトルが付けられました:「The Heist's Downfall」

タイトルは非常に文学的であり、ネチズンに認められています。

次に、ドラマトロンは物語の主人公を決定しました。ジョン マードックは宝石泥棒のリーダーであり、聡明で経験豊富な犯罪者です。

#次のステップはシーン設定です。このストーリーでは、ドラマトロンは 4 つのシーンを提供します。ジョンとチームは強盗を計画します。

• 強盗が失敗し、ジョンは人質を取り、自らバリケードを設置します。

• 銃撃戦が発生し、ジョンと他の犯罪者2人だけが生き残ります。

• セーフハウスに戻ったジョンは、生き残った仲間の泥棒たちを殺すことを決意する。

次に、ドラマトロンはシーンの詳細を磨きます:

• 宝石店 - 小さくて狭い空間。空気には高価な香水の香りが漂い、棚の商品はキラキラと輝いています。

• セーフハウス - 町の日陰にある、窓がシートで覆われた小さなアパート。

#最後のステップもハイライトで、ドラマトロンがキャラクター間の会話を生成します。

最初のシーン:

ジョン: 計画はこれです、私たちは裏口から入り、警報装置を解除し、宝石を車に積み込みました。

セキュリティ: やあ!そこには行けないよ！

#ジョン: 正直に言ってください!私たちは銃を持っています！

セキュリティ: 撃たないでください!私は武器を持っていません。

2 番目のシーン:

ジョン: くそー！結局何が起こったのですか？ バート: わかりません、アラームが鳴ったはずです。

ジョン: くそー！皆さん、落ち着いてください、そうすれば解決策が見つかります。

ビル: どうしたらいいですか?警察が来てるよ！

ジョン: 人質を障害物として使っています。誰もが私の命令に従います。

プロットを見てください、かなりまともで、非常にテンションが高いですが、実際に映画化されたら大ヒットするかどうかはわかりません。

AI 脚本映画祭が公開され、人間の専門家は絶賛の声を上げました

実は、これに関する関連論文もあります。 DeepMindが開発したAI劇作家ドラマトロンのプレプリントは今年9月には早くも公開されており、DeepMindもブログで宣伝していました。

紙のアドレス:

## https://www.php.cn/link/177da57035b03c2eb2cbe9b872348d15

4 つの論文著者らの出版部門の 1 つはスタンフォード大学ですが、この研究は彼が DeepMind に在籍中に行われました。

Dramatron は、大規模な言語モデルを使用して、「階層化されたストーリー生成」方法を通じてスクリプトと脚本を生成するシステムです。

Dramatron は大規模な言語モデルを利用して、慎重に設計されたキューとキュー チェーンを構造化された生成と組み合わせて、スクリプト全体にわたる長距離の一貫性を実現します。以前の連続テキスト生成と比較して、ドラマトロンのスクリプト作成プロセスはストーリーをより一貫性のあるものにすることができます。

Dramatron は、ユーザーが提供したドラマの主な矛盾の概要 (「ログ行」と呼ばれる) から、数万語にも及ぶスクリプト全体を生成します。

入力ログ行に基づいて、Dramatron はタイトル、登場人物リスト、ストーリーライン (つまり、設定とビートを含むシーンの概要リスト)、場所の説明を含むスクリプト全体を生成できます。 、そして対話。

ユーザーは、レイヤー化生成のどの段階でも介入して変更したり、代替生成を入力したり、出力テキストを編集および書き換えたり、テキスト生成を続行したりできます。

Dramatron の階層化された一貫したストーリー生成は、ログ行から始まり、タイトルとキャラクターを生成します。

このように、生成された文字は、プロット内の一連のシーンの概要を生成するためのプロンプトとして使用されます。次に、一意の場所ごとに説明が生成されます。最後に、これらの要素を組み合わせて各シーンのダイアログを生成します。図内の矢印は、生成されたテキストが、LLM テキストをさらに生成するためのプロンプトを作成するためにどのように使用されるかを示しています。

私たちのアプローチは、入力プロンプトを受け入れ、次にどのトークンが表示されるかを予測する任意の LLM で使用できます。

2022年8月にエドモントンで開催される国際フロンティア演劇祭では、このプロセスに従ってドラマトロンが執筆した一連の脚本が上映されます。

Dramatron の使いやすさと機能を評価するために、研究者らはオンラインのクラウドソーシングによる注釈や専門家以外の査読者による評価に頼らず、代わりに 15 人の専門家に 2 時間のユーザー レビューに参加してもらいました。ミーティングを行ったり、ドラマトロンと共同で脚本を書いたりしています。

演劇界と映画界の専門劇作家や脚本家が、ドラマトロンのインタラクティブな共同制作プロセスについてフィードバックを提供し、創造的な成果についての洞察を提供しました。分析。

DeepMind が提供する専門家による改訂フィードバックから判断すると、その多くはシーンの詳細や会話の文言の改訂であり、主に物語のリズムを洗練するものです。シーンや会話の一部を修正し、侵害を避けるためにいくつかの修正を加えます。

#上図は言語モデルのプロンプト設定手順を示したもので、ユーザーまたはドラマトロンが生成したプロンプトはプレフィックスに接続され、ラベル。さまざまなランダム シードに対して、いくつかのヘッダー出力が生成されます。

専門家やプロの編集者からの全体的なフィードバック評価は何ですか?ほとんどの専門家レビューアーが依然として肯定的な評価を与えていることがわかります。

たとえば、Dramatron のインタラクティブなレイヤー化されたセリフ生成に対する賞賛には、「便利」、「ユニーク」、「驚くべき」などの言葉が含まれます。

さらに、多くの専門家は AI によって書かれた脚本の品質を高く評価しており、脚本を修正すれば実際に撮影して公開できると信じています。

さらに、ドラマトロンの専門家は、脚本を書く以外のさらなる用途への期待を表明しました。たとえば、映画やテレビの脚本家のためのヒューリスティック ツールとして使用できます。作家はセリフやセリフも使用できます。 Dramatron によって生成されたスクリプトは、シーンの構想からアイデアを引き出します。

彼らの見解では、AI が素材を提供し、本物の作者が脚本を書くという、このモデルは将来的に大きな可能性を秘めています。

人間の専門家の目から見ても、AI によって書かれたスクリプトには依然として不自然な欠陥や問題がいくつかあります。たとえば、プロットが単純すぎて推測しやすい、セリフのスタイルが少し堅い、一部のセリフが偏見に満ちている、時々プロットが論理的なループに入って抜け出せない、などです。

しかし、大規模な言語モデルの宝庫と、世界中の劇作家や映画・テレビ関係者の知恵をトレーニング データ セットとして利用すれば、将来の映画やテレビの脚本家が、ドラマは人間かAIか、大きなスクリーンの前ではその違いが分からないかもしれません。

参考文献:

https://arxiv.org/abs/2209.14958

https://deepmind.github.io/dramatron/details.html

https://www.deepmind.com/publications/co-writing-screenplays-and-theatre-scripts-with- language-models-an-evaluation-by-industry-professionals

https://twitter.com/iamvladyashin/status/1601300031352745984?s=46&t=RzfB3tz8vKRsdX33EmaJmA

以上がムスクはそれが好きです！ DeepMind の驚くべき AI 脚本家は、一文で数万語の脚本を生成できるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。