Aether Weaver: Multimodal Affective Narrative Co-Generation with Dynamic Scene Graphs
作者: Saeed Ghorbani
分类: cs.CV
发布日期: 2025-07-29 (更新: 2025-08-05)
💡 一句话要点
Aether Weaver：提出一种动态场景图驱动的多模态情感叙事协同生成框架。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态叙事生成 协同生成 动态场景图 情感一致性 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有文本到视觉的叙事生成方法通常采用级联流程，缺乏模态间的紧密协同，导致叙事深度和情感一致性不足。
- Aether Weaver 采用协同生成机制，同时生成文本叙事、动态场景图、视觉场景和情感音景，实现模态间的深度融合。
- 通过定性评估，Aether Weaver 在叙事深度、视觉保真度和情感共鸣方面显著优于级联基线方法，提升了故事讲述体验。
📝 摘要（中文）
Aether Weaver 是一种新颖的集成框架，用于多模态叙事协同生成，克服了顺序文本到视觉流水线的局限性。该系统并发地合成文本叙事、动态场景图表示、视觉场景和情感音景，由紧密集成的协同生成机制驱动。核心是 Narrator，一个大型语言模型，生成叙事文本和多模态提示；Director 充当动态场景图管理器，分析文本以构建和维护故事世界的结构化表示，确保视觉渲染和后续叙事生成在时空和关系上的一致性。此外，叙事弧控制器引导高层次的故事结构，影响多模态情感一致性，情感音调映射器进一步补充，确保所有模态中一致的情感表达。通过对包含各种类型的叙事提示进行定性评估，证明 Aether Weaver 显著增强了叙事深度、视觉保真度和情感共鸣，优于级联基线方法。该集成框架为快速创意原型设计和沉浸式故事讲述体验提供了一个强大的平台。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本到视觉的叙事生成方法通常采用顺序（级联）的方式，即先生成文本，再根据文本生成图像或视频。这种方式的缺点在于，各个模态之间缺乏紧密的联系和反馈，容易导致生成的内容在时空一致性、情感表达等方面出现问题，影响叙事的深度和沉浸感。因此，需要一种能够协同生成多模态内容的方法，以提高叙事的质量。
核心思路：Aether Weaver 的核心思路是采用协同生成机制，将文本叙事、动态场景图、视觉场景和情感音景的生成过程紧密结合。通过动态场景图来维护故事世界的结构化表示，确保各个模态在时空和关系上的一致性。同时，利用叙事弧控制器和情感音调映射器来保证情感表达的一致性，从而提高叙事的深度和情感共鸣。
技术框架：Aether Weaver 的整体架构包含以下几个主要模块： 1. Narrator (叙述者)：一个大型语言模型，负责生成叙事文本和多模态提示。 2. Director (导演)：动态场景图管理器，分析文本，构建和维护故事世界的结构化表示，确保时空和关系一致性。 3. Narrative Arc Controller (叙事弧控制器)：引导高层次的故事结构，影响多模态情感一致性。 4. Affective Tone Mapper (情感音调映射器)：确保所有模态中情感表达的一致性。 这些模块协同工作，共同生成多模态叙事内容。
关键创新：Aether Weaver 的关键创新在于其协同生成机制和动态场景图的应用。与传统的级联方法不同，Aether Weaver 能够同时生成多个模态的内容，并利用动态场景图来维护故事世界的结构化表示，从而确保各个模态之间的一致性。这种协同生成机制能够显著提高叙事的深度和情感共鸣。
关键设计：论文中提到Narrator是一个大型语言模型，但没有具体说明使用的模型类型和参数设置。Director模块的关键在于如何有效地构建和维护动态场景图，以及如何利用场景图来指导视觉渲染和叙事生成。Narrative Arc Controller和Affective Tone Mapper的具体实现细节也未知。损失函数和网络结构等技术细节也未在摘要中提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过定性评估展示了 Aether Weaver 的优越性。与级联基线方法相比，Aether Weaver 显著增强了叙事深度、视觉保真度和情感共鸣。虽然摘要中没有提供具体的性能数据和提升幅度，但定性结果表明 Aether Weaver 在多模态叙事生成方面具有显著的优势。
🎯 应用场景
Aether Weaver 具有广泛的应用前景，可用于游戏开发、电影制作、教育娱乐等领域。它可以帮助创作者快速生成高质量的多模态叙事内容，降低创作成本，提高创作效率。此外，Aether Weaver 还可以用于个性化故事生成，根据用户的喜好和需求，生成定制化的故事体验，从而提升用户参与度和满意度。未来，该技术有望应用于虚拟现实和增强现实等新兴领域，创造更加沉浸式的互动体验。
📄 摘要（原文）
We introduce Aether Weaver, a novel, integrated framework for multimodal narrative co-generation that overcomes limitations of sequential text-to-visual pipelines. Our system concurrently synthesizes textual narratives, dynamic scene graph representations, visual scenes, and affective soundscapes, driven by a tightly integrated, co-generation mechanism. At its core, the Narrator, a large language model, generates narrative text and multimodal prompts, while the Director acts as a dynamic scene graph manager, and analyzes the text to build and maintain a structured representation of the story's world, ensuring spatio-temporal and relational consistency for visual rendering and subsequent narrative generation. Additionally, a Narrative Arc Controller guides the high-level story structure, influencing multimodal affective consistency, further complemented by an Affective Tone Mapper that ensures congruent emotional expression across all modalities. Through qualitative evaluations on a diverse set of narrative prompts encompassing various genres, we demonstrate that Aether Weaver significantly enhances narrative depth, visual fidelity, and emotional resonance compared to cascaded baseline approaches. This integrated framework provides a robust platform for rapid creative prototyping and immersive storytelling experiences.