GRIM: 게임을 위한 그래프 기반 인터랙티브 내러티브 시각화

초록

대화 기반 롤플레잉 게임(RPG)은 강력한 스토리텔링을 필요로 합니다. 이러한 게임의 내러티브는 수년에 걸쳐 작성될 수 있으며, 일반적으로 대규모 창작 팀이 참여합니다. 본 연구에서는 대규모 생성 텍스트 모델이 이 과정을 지원할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. GRIM은 게임을 위한 그래프 기반 인터랙티브 내러티브 시각화 시스템 프로토타입으로, 디자이너가 제공한 상위 수준의 내러티브 설명과 제약 조건에 맞는 분기형 스토리라인을 포함한 풍부한 내러티브 그래프를 생성합니다. 게임 디자이너는 원래 내러티브와 제약 조건 내에서 편집에 맞는 새로운 하위 그래프를 자동으로 생성하여 그래프를 인터랙티브하게 편집할 수 있습니다. 우리는 GRIM을 GPT-4와 함께 사용하여 다양한 맥락적 제약 조건을 가진 네 가지 잘 알려진 이야기에 대한 분기형 내러티브를 생성하는 사례를 보여줍니다.

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.

GRIM: 게임을 위한 그래프 기반 인터랙티브 내러티브 시각화

GRIM: GRaph-based Interactive narrative visualization for gaMes

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