AI写剧本炸场戏剧节,DeepMind出品,马斯克看了直夸,网友看到接口
在ChatGPT火了一把之后,DeepMind终于坐不住了!
这一次,他们推出了一个新的人工智能,名为Dramatron,每个人都可以成为编剧或作家。
Dramatron只需要给出一句话的大纲,就可以生成一个完整的包括片名,人物名单,剧情,场景描述,对话等在内的电影或戏剧剧本,而且高度连贯。
在发布试玩版之前,DeepMind特别邀请了15位戏剧和电影行业的业内人士进行早期采用者的评测。
其中,由五位作家和Dramatron共同创作的剧本已于今年8月在北美最大的戏剧节埃德蒙顿国际边缘戏剧节上首演,收获了不少好评。
现在,DeepMind正式发布了这个编剧AI的试用版,立刻在社交媒体上炸开了锅:
有网友回忆自己看过的AI编剧:很有意思,还想多看。
有网友想到最近爆的ChatGPT,说它似乎比前者更擅长处理长短文:
就连马斯克也忍不住前来观看:
有意思的是,在一个转发赞里,出现了OpenAI的联合创始人:
这是怎么回事。
很快,眼尖的网友发现了华电:想试试Dramatron,就应该先有GPT—3的使用权!
那么这个神奇的巨人联动AI实际演示效果如何呢。
生成一个脚本有什么效果。
为了弄清楚Dramatron生成的戏剧/电影剧本是不是真的那么丝滑,我们先给大家试了一下。
写剧本的第一步是生成标题,玩家会先给出一个一句话大纲,Dramatron在此基础上自己总结和发挥。
如果对它生成的标题不满意,可以反复尝试,直到满意为止。
以詹姆斯在自家后院井里发现山姆的鬼魂为例Dramatron给的标题是《一口鬼井的诅咒》嗯,有点文艺
第二步,Dramatron将继续给出故事中会出现的主要人物,包括主角詹姆斯,旅行途中突然消失的山姆,幽灵,时间流逝和朋友约翰。
第三步是生成故事中的四个主要情节,包括地点和故事梗概。
Dramatron也很开明首先,詹姆斯被一只小动物牵着走,发现了一口异常的井然后他发现井里有一个神秘的宝箱
为了寻找和营救失踪的山姆,詹姆斯前往幻影洞开始冒险,最后凯旋而归,这是一个典型的英雄踏上征途的故事。
第四步,Dramatron为每个场景提供特定的细节,具有冒险的味道:
最后,Dramatron在收集了人物,故事梗概,场景描述后,开始批量生成人物对话,还有画外音等贴心注解,直接供演员使用。
虽然对话是批量生成的,但是看了完全不影响故事的连续性。
值得一提的是,如果你不同意Dramatron生成的结果,可以反复尝试上述每个步骤,直到生成满意的结果,甚至可以手动调整。
一切都做好之后,就可以点击下载得到一个完整的脚本了。
除了血淋淋的冒险故事,很多网友还发表了自己用Dramatron生成的剧本。
有人生成了星际剧本《托马斯去火星与想要毁灭世界的外星人战斗》。
网友给的另一个大纲是《桃太郎消灭食人魔》,画风瞬间变成恐怖片。
那么,这个神奇的戏剧场是怎么建成的呢。
大模特化身为工人
Dramatron是一个使用大语言模型来帮助自己编写剧本或电影剧本的系统。
是的,虽然GPT—3这样的大语言模型已经能够生成很多有趣的文本,但是创作长篇文学的效果并不好,要么文笔中途跑题,要么前后无逻辑。
在这种情况下,不如让大语言模型成为工人,用Dramatron来指挥它生成什么内容。
具体来说,Dramatron会使用逻辑线索链,分层次地应用大语言模型,生成结构良好的语境,使剧本中的标题,人物,故事节奏,地点描述,对话等内容读起来更加连贯。
具体来说,基于对句子轮廓的语义理解,它会生成包括标题,人物,情节,场景amp故事的细节,包括对话。
比如用一句话的大纲生成一个人物后,会影响场景对话和后续剧情的生成:
至于Dramatron编的大纲剧情逻辑,从何而来。
AI研究人员仔细研究了戏剧大纲的一般写法。主要有两种类型,包括开始—上升—冲突—结束和英雄之旅:
做好充分准备后,可以命令大语言模型生成带有提示词的内容:
这样,小说的大纲就有了一个非常严谨的骨架,基于此创建的语言模型再大,也不可能跳出这个逻辑。
在论文中,DeepMind声称他们使用的大语言模型是他们自己的龙猫。
这是一个拥有700亿个参数的大型语言模型,但其规模只有DeepMind的另一个大型语言模型Gopher的四分之一。
经过1.4T数据的洗礼,在语义理解,语言建模等多项任务中,Chinchilla都表现出了比Gopher更好的成绩。
也就是说,用Dramatron来指导龙猫可以生成一个非常好的剧本。
毕竟是辅助写手的AI工具,自然要让专业写手来点评。
研究人员邀请了15名戏剧和电影行业的业内人士尝试Dramatron,并记录他们使用AI的感受。
具体来说,77%的内部人士享受用AI创作的过程,69%的人认为这种体验非常独特,84%的人认为这很有帮助:
那么编剧认为Dramatron最有助于哪个环节呢。
研究人员将Dramatron生成的原始内容与编剧修改后的精炼版内容进行了比较,并讨论了编剧会在哪个部分进行重大修改。
因此,编剧们对情节大纲的改动最少,但更倾向于在人物描写和场景构建上作出改动。
此外,与ChatGPT不同,Dramatron在生成创意文章时不会调试文字和道德规范。
如果你担心这个,Google还推荐了自己的Perspective API来检查生成的内容是否包含色情。
还有一点
有趣的是,虽然DeepMind在论文中声称使用了自己的Chinchilla模型,但这次给出的演示窗口要求通过OpenAI账号访问。
显然,这个演示背后的大语言模型仍然使用OpenAI的GPT—3。
如果想更精细地调试Dramatron,也可以用Colab试试。如您所见,您甚至可以选择想要使用的GPT—3模型:
有网友发梗嘲讽DeepMind:
所以,要不要试试这个编剧艾。先来个霸道总裁,查查有没有灵魂~
试听地址:
参考链接:
。郑重声明:此文内容为本网站转载企业宣传资讯,目的在于传播更多信息,与本站立场无关。仅供读者参考,并请自行核实相关内容。