GENEVA: GENErating and Visualizing branching narratives using LLMs

📄 arXiv: 2311.09213v3 📥 PDF

作者: Jorge Leandro, Sudha Rao, Michael Xu, Weijia Xu, Nebosja Jojic, Chris Brockett, Bill Dolan

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-06-05)

备注: Accepted at IEEE Conference on Games 2024

💡 一句话要点

提出GENEVA工具以生成和可视化分支叙事

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 叙事生成 大型语言模型 角色扮演游戏 自动化创作 分支叙事 可视化工具

📋 核心要点

  1. 现有的叙事创作方法耗时长且依赖于大型创作团队，难以快速生成复杂的分支叙事。
  2. GENEVA工具利用大型语言模型GPT-4，通过生成叙事图来自动化叙事创作过程，提升创作效率。
  3. 实验表明，GENEVA能够在不同上下文下生成多样化的分支叙事，展示出其在游戏开发中的实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

对话式角色扮演游戏（RPG）需要强大的叙事能力，传统叙事创作通常耗时多年且需要庞大的创作团队。本文展示了大型生成文本模型在此过程中的潜力。GENEVA是一个原型工具，能够生成与设计者提供的高层叙事描述和约束相匹配的丰富叙事图，包含分支和重聚的故事线。使用大型语言模型GPT-4，GENEVA通过两步过程生成分支叙事并以图形格式呈现。我们展示了GENEVA在不同上下文约束下为四个知名故事生成新分支叙事的应用。该工具在游戏开发、模拟和其他具有游戏特性的应用中具有潜在的辅助作用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统叙事创作过程中的高时间成本和人力资源需求，现有方法难以快速生成复杂的分支叙事。

核心思路：通过利用大型语言模型GPT-4，GENEVA能够根据设计者的高层叙事描述和约束条件，自动生成丰富的叙事图，简化创作流程。

技术框架：GENEVA的整体架构包括两个主要阶段：首先，使用GPT-4生成分支叙事文本；其次，将生成的文本转化为可视化的叙事图，展示故事的分支和重聚结构。

关键创新：GENEVA的核心创新在于其将大型语言模型与叙事图生成相结合，能够在保持叙事一致性的同时，提供多样化的故事走向，这在现有方法中是前所未有的。

关键设计：在参数设置上，GENEVA针对不同故事类型和上下文条件进行了优化，使用特定的损失函数来确保生成叙事的连贯性和逻辑性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GENEVA能够在不同上下文条件下生成多样化的分支叙事，成功为四个知名故事提供新的叙事走向，展示出其在叙事生成方面的显著提升。与传统方法相比，GENEVA在叙事生成的速度和多样性上均有明显改善。

🎯 应用场景

GENEVA工具的潜在应用场景包括游戏开发、教育模拟和虚拟现实体验等领域。通过自动化生成分支叙事，开发者能够更高效地创建复杂的故事情节，提升用户体验，降低创作成本。未来，该工具可能在其他需要动态叙事生成的应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Dialogue-based Role Playing Games (RPGs) require powerful storytelling. The narratives of these may take years to write and typically involve a large creative team. In this work, we demonstrate the potential of large generative text models to assist this process. \textbf{GENEVA}, a prototype tool, generates a rich narrative graph with branching and reconverging storylines that match a high-level narrative description and constraints provided by the designer. A large language model (LLM), GPT-4, is used to generate the branching narrative and to render it in a graph format in a two-step process. We illustrate the use of GENEVA in generating new branching narratives for four well-known stories under different contextual constraints. This tool has the potential to assist in game development, simulations, and other applications with game-like properties.