GRIM：ゲーム向けグラフベースのインタラクティブ物語可視化システム

GRIM: GRaph-based Interactive narrative visualization for gaMes

November 15, 2023

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

cs.AI

要旨

対話型ロールプレイングゲーム（RPG）には、強力なストーリーテリングが求められます。これらの物語は、作成に数年を要することもあり、通常は大規模なクリエイティブチームが関与します。本研究では、大規模生成テキストモデルがこのプロセスを支援する可能性を示します。GRIMは、ゲーム向けのグラフベースのインタラクティブな物語可視化システムのプロトタイプであり、デザイナーが提供する高レベルの物語の説明と制約に合致する分岐ストーリーラインを含む豊かな物語グラフを生成します。ゲームデザイナーは、元の物語と制約に適合する新しいサブグラフを自動生成することで、インタラクティブにグラフを編集できます。本稿では、GRIMをGPT-4と組み合わせて使用し、異なる文脈的制約を持つ4つの有名な物語の分岐ストーリーを生成する例を示します。

English

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. GRIM, a prototype GRaph-based Interactive narrative visualization system for gaMes, generates a rich narrative graph with branching storylines that match a high-level narrative description and constraints provided by the designer. Game designers can interactively edit the graph by automatically generating new sub-graphs that fit the edits within the original narrative and constraints. We illustrate the use of GRIM in conjunction with GPT-4, generating branching narratives for four well-known stories with different contextual constraints.