在人工智能快速发展的今天,一项名为SEED-Story的突破性技术正在为多模态内容创作带来革命性的变革。这个由腾讯ARC(应用研究中心)开发的创新模型,能够基于用户提供的图像和文本,生成连贯丰富的长篇多模态故事,为创意产业注入了新的活力。
SEED-Story是一种基于大语言模型的多模态长篇故事生成系统。它能够接收用户提供的初始图像和文本作为故事的开端,然后自动生成包含丰富连贯叙事文本和风格一致的配图的长篇故事。
这个模型的独特之处在于:
上图展示了SEED-Story基于同一初始图像但不同开场文本生成的两个不同故事。可以看到,模型能够根据文本提示的不同,生成包含或不包含"戴黄帽子的男人"的截然不同的故事情节。这充分体现了SEED-Story强大的文图联合推理能力和创意表现力。
SEED-Story的训练过程分为三个阶段:
预训练阶段:基于SD-XL模型训练去标记器(de-tokenizer),用于根据ViT特征重建图像。
指令微调阶段:采样不同长度的图文交错序列,训练多模态大语言模型进行下一个词的预测和图像特征回归。
去标记器适应阶段:将多模态大语言模型回归的图像特征输入去标记器,微调SD-XL模型,提升生成图像的人物和风格一致性。
这种创新的三阶段训练方法使SEED-Story在长篇多模态内容生成方面达到了前所未有的水平。
与传统的文本生成或图像生成模型相比,SEED-Story具有以下显著优势:
长篇多模态生成能力:可生成包含25个以上图文序列的长篇故事,远超同类模型。
强大的文图一致性:生成的图像在人物、场景、风格等方面与文本描述高度吻合。
灵活的创意表现:能根据不同的初始条件生成丰富多样的故事情节。
自然流畅的叙事:生成的文本具有连贯的情节发展和吸引人的叙事风格。
广泛的应用潜力:可用于创意写作、教育、娱乐等多个领域。
为了训练和评估SEED-Story这样的多模态故事生成模型,研究团队还发布了一个名为StoryStream的大规模数据集。该数据集专门设计用于多模态故事生成任务,包含了大量高质量的图文配对数据。
StoryStream数据集的主要特点包括:
研究者可以利用StoryStream数据集来训练和评估自己的多模态故事生成模型,推动这一领域的进一步发展。
研究团队使用GPT-4 API对SEED-Story生成的多模态故事进行了全面评估,从图像风格一致性、故事吸引力和文图连贯性三个方面进行打分。结果显示:
这些高分充分证明了SEED-Story在多模态故事生成方面的卓越表现。特别是在图像风格一致性和文图连贯性方面,SEED-Story展现出了远超同类模型的优秀能力。
SEED-Story为多模态内容创作开辟了新的可能性,其潜在应用领域包括但不限于:
创意写作:辅助作家快速构建故事框架和视觉元素。
教育领域:生成互动式教学内容,提升学习趣味性。
娱乐产业:自动生成漫画、绘本或动画分镜。
广告营销:创作引人入胜的品牌故事和视觉内容。
新闻媒体:协助记者生成多模态新闻报道。
游戏开发:自动生成游戏剧情和场景设计。
心理健康:创作治疗性故事,辅助心理咨询。
随着技术的不断进步,SEED-Story的应用前景将更加广阔,为各行各业带来创新的机遇。
SEED-Story的出现标志着人工智能在多模态内容创作领域迈出了重要一步。它不仅展示了AI强大的创意能力,也为人机协作开辟了新的可能性。虽然目前SEED-Story仍有提升空间,但它无疑为未来的AI创作工具指明了方向。
我们可以期待,随着SEED-Story等技术的进一步发展,人工智能将在创意产业中扮演越来越重要的角色,与人类创作者携手共创更加丰富多彩的内容世界。同时,这也为我们思考AI与人类创造力的关系、著作权等伦理问题提供了新的视角。
无论如何,SEED-Story的诞生无疑是一个激动人心的突破,它将推动多模态AI技术和创意产业的共同进步,为我们带来无限的想象空间。让我们拭目以待,见证AI讲故事的能力在未来会达到怎样的高度!
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