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AI寫劇本炸場戲劇節(jié)!馬斯克看了直夸 網友看到接口悟了
時間:2022-12-10 16:09:36

原標題:AI寫劇本炸場戲劇節(jié)!DeepMind出品 馬斯克看了直夸 網友看到接口悟了


(資料圖片)

OpenAI的ChatGPT大火后,DeepMind終于也坐不住了!

這次,他們推出一款名為“Dramatron”的新AI,用上它人人都可以變身編劇或作家。

只需給出一句話大綱,Dramatron就能生成包括標題、角色列表、情節(jié)、場景描述和對話的完整電影or戲劇腳本,且連貫性極強。

放出試玩版前,DeepMind先特意請來了15位戲劇和電影業(yè)的“行內人”嘗鮮評估。

其中五位編劇與Dramatron共同創(chuàng)作的劇本,今年8月已在北美最大的戲劇節(jié)——埃德蒙頓國際邊緣戲劇節(jié)上進行了首演,收獲了不少好評。

現(xiàn)在,DeepMind正式po出了這個“編劇AI”的試玩版,立刻在社交媒體上爆火:

有網友回憶起了自己看過的AI編?。哼@非常有趣,我還想再多看看。

還有網友聯(lián)想起了最近爆火的ChatGPT,表示它看起來比前者更擅長處理“長篇小作文”:

就連馬斯克也忍不住前來圍觀:

有意思的是,在一片轉發(fā)點贊中,出現(xiàn)了OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人:

這是怎么回事?

很快有眼尖的網友發(fā)現(xiàn)了華點:要想試玩Dramatron,竟然得先擁有GPT-3的使用權限!

(沒錯,就是OpenAI賬號,之前為了ChatGPT注冊的小伙伴們有福了?。?/p>

那么這只神奇的“巨頭聯(lián)動AI”,實際試玩效果究竟怎么樣?

生成劇本效果究竟如何?

為了搞清Dramatron生成戲劇/電影劇本是不是真這么絲滑,我們先替大家試了試。

寫劇本的第一步生成標題,由玩家先給出一個“一句話大綱”(log line),Dramatron會在此基礎上自己總結發(fā)揮。

如果你對它生成的標題不滿意,可以反復嘗試,直到滿意為止。

以“詹姆斯在自家后院井里發(fā)現(xiàn)了山姆的鬼魂”為例,Dramatron給出的標題是《鬼井的詛咒》,嗯,是有點文學性在身上的。

第二步,Dramatron會繼續(xù)給出故事中會出現(xiàn)的主要角色,包括主角詹姆斯、旅行到一半突然失蹤的山姆、鬼怪、時光流逝者和朋友約翰。

第三步生成的是故事中的4個主要情節(jié),包括發(fā)生地點和故事梗概。

Dramatron也是腦洞大開,先是讓詹姆斯被一只小動物帶著,發(fā)現(xiàn)了一口異常的井(愛麗絲夢游仙境?),然后他發(fā)現(xiàn),井里竟然有一個神秘的藏寶箱。

為了尋找并救出失蹤的山姆,詹姆斯去往幻影洞開啟了冒險之旅,最后勝利歸來,是一類典型的英雄踏上旅途的故事。

第四步,Dramatron又為每個場景提供了具體的細節(jié)描寫,已經有冒險氣息內味了:

最后,集齊人物、故事梗概、場景描寫后,Dramatron就開始分批次生成人物對話,還有貼心的標注“幕外音”等,是演員直接拿來就能用的程度。

別看對話是分批生成的,讀起來完全不影響故事的連貫性。

值得一提是,如果你對Dramatron生成的結果有異議,上述的每個步驟都可以反復嘗試,直到生成滿意的結果為止,甚至還可以手動進行調整。

一切都搞定后,就可以點擊下載得到一個完整的劇本。

除了熱血的冒險故事,許多網友們也曬出了自己用Dramatron生成的劇本。

有人生成了“托馬斯前往火星和要毀滅世界的外星人作戰(zhàn)”的星際劇本

還有網友給出的大綱是“桃太郎去消滅食人魔”,畫風瞬間變成恐怖片

所以,這個神奇的Dramatron究竟是怎么打造的?

大模型化身“打工人”

Dramatron是一個利用大語言模型幫助自己編寫戲劇or電影劇本的系統(tǒng)。

沒錯,雖然大語言模型如GPT-3已經能生成不少有意思的文本,但用來創(chuàng)作長篇文學效果并不好,不是寫到一半跑題了,就是前后文沒啥邏輯。

既然如此,不如讓大語言模型化身一個“打工人”,用Dramatron來指揮它生成什么內容。

具體來說,Dramatron會利用有邏輯的提示詞鏈(prompt chaining),分層次地應用大語言模型生成結構嚴謹?shù)纳舷挛?,讓劇本中的標題、人物、故事節(jié)奏、地點描述和對話讀起來更連貫。

具體來說,它會基于對一句話大綱(log line)的語義理解,來生成包括標題(title)、角色(characters)、情節(jié)(plot)、場景&對話在內的故事細節(jié)。

例如,利用一句話大綱生成角色后,又會影響到場景對話和后續(xù)情節(jié)的生成:

至于Dramatron編撰的大綱情節(jié)邏輯從何而來?

AI研究人員們仔細學習了一下戲劇(電影)大綱的普遍寫法,主要有兩種類型,包括“起始-上升-沖突-結尾”以及“英雄之旅”:

準備充分后,就可以用提示詞指揮大語言模型生成內容了:

如此一來,小說大綱就具備了非常嚴謹?shù)墓羌?,基于此進行創(chuàng)作的大語言模型再怎么“腦洞大開”,也不可能跳出這個邏輯。

在論文中,DeepMind聲稱他們用到的大語言模型是自家的Chinchilla。

這是一個700億參數(shù)的大語言模型,但大小只有DeepMind的另一個大語言模型Gopher(2800億參數(shù))的四分之一。

經過1.4T數(shù)據(是Gopher的四倍,來源維基百科、各種小說等)的“洗禮”后,Chinchilla卻在語義理解、語言建模等一眾任務上表現(xiàn)出了比Gopher更好的效果。

也就是說,用Dramatron指導Chinchilla就能生成非常不錯的劇本。

畢竟是個輔助編劇的AI工具,自然需要讓專業(yè)編劇來點評點評。

研究人員請來15位戲劇和電影行業(yè)的“業(yè)內人士”試用Dramatron,并記錄下他們使用AI的感受。

具體來看,有77%的“業(yè)內人士”享受和AI一起創(chuàng)作的過程,69%的人認為這種體驗非常獨特,84%的人認為它是有幫助的:

所以編劇究竟覺得Dramatron對哪個環(huán)節(jié)最有幫助呢?

研究人員將Dramatron生成的原版內容,與編劇修改后的“精修版”內容進行了對比,探討編劇們會在哪個部分進行大改。

結果顯示,編劇對情節(jié)大綱的改動是最少的,反而更傾向于在人物角色描述和場景構建上進行改動。

但編輯們也有顧慮的地方,畢竟大語言模型Chinchilla也是在大量文本數(shù)據集上生成的,實際使用時可能存在“吐出原材料”,也就是抄襲的問題,所以,使用生成材料前還是要先check一下。

此外,與ChatGPT不同的是,由于生成的是創(chuàng)作類文章,Dramatron沒有額外對詞語和道德倫理進行調試。

如果對此有所擔心,谷歌還貼心推薦了自家的Perspective API,檢查生成的內容是否含“黃賭毒”。

One More Thing

有意思的是,DeepMind雖然在論文中聲稱用了自家的Chinchilla模型,但這次給出的試玩窗口,卻要求用OpenAI的賬號進入。

顯然這次試玩背后的大語言模型,還是用了OpenAI家的GPT-3。

如果想對Dramatron做更精細的調試,還可以用Colab試試,這里可以看到,大伙兒甚至能挑選想用的GPT-3“型號”:

有網友做了張梗圖調侃DeepMind:

所以,你想試試這個編劇AI了嗎?快一起出個霸道總裁開頭,檢驗一下有沒有靈魂吧~

關鍵詞: dramatron deepmind

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