Temel Kavramlar
사용자가 대화를 통해 반복적으로 자신의 창의적 아이디어를 전달할 수 있도록 하고, 생성된 캐릭터가 사용자의 기대에 부합하도록 하는 상호작용적 캐릭터 편집 프레임워크를 제안합니다.
Özet
이 논문은 사용자가 대화를 통해 반복적으로 자신의 창의적 아이디어를 전달할 수 있도록 하고, 생성된 캐릭터가 사용자의 기대에 부합하도록 하는 상호작용적 캐릭터 편집 프레임워크 ICE를 제안합니다.
ICE는 기존의 단일 라운드 생성 방식과 달리 다음과 같은 장점을 가집니다:
- 세부적인 캐릭터 커스터마이제이션 기능을 통해 점진적인 편집이 가능하며, 플레이어/게임 자산 제작자가 캐릭터 생성 후에도 아이디어를 계속 수정할 수 있습니다.
- 대형 언어 모델(LLM)의 발전된 지식을 활용하여, 사용자가 모호하고 추상적인 아이디어를 제시해도 자세한 편집 지침을 제공할 수 있습니다.
- 게임 시스템을 위해 설계되어, 기존 게임 엔진의 캐릭터 파라미터를 직접 최적화합니다. 따라서 생성된 캐릭터를 기존 게임 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.
ICE는 두 가지 핵심 구성 요소인 지시 구문 분석 모듈(IPM)과 의미 기반 저차원 파라미터 솔버(SLPS)로 구성됩니다. IPM은 대화를 이해하고 각 라운드에서 정확한 편집 지침 프롬프트를 생성합니다. SLPS는 IPM에서 제공한 편집 지침에 따라 캐릭터 파라미터를 생성하고 편집합니다.
실험 결과, ICE는 정확성, 강건성 및 사용자 경험 측면에서 단일 라운드 방식을 크게 능가하는 것으로 나타났습니다.
İstatistikler
"텍스트 기반 캐릭터 자동 생성 시스템은 복잡한 캐릭터 제어 매개변수 조작 과정을 제거합니다."
"현재 방법은 단일 라운드 생성에 제한되어 있어, 추가 편집 및 세부 수정이 불가능합니다."
"제안된 SLPS는 게임 시스템에 적용 가능하도록 설계되어, 수용 가능한 응답 시간 내에 신뢰할 수 있는 결과를 제공하며 기존 게임 시스템과 저비용으로 호환됩니다."
Alıntılar
"텍스트 기반 캐릭터 자동 생성 시스템은 복잡한 캐릭터 제어 매개변수 조작 과정을 제거합니다."
"현재 방법은 단일 라운드 생성에 제한되어 있어, 추가 편집 및 세부 수정이 불가능합니다."
"제안된 SLPS는 게임 시스템에 적용 가능하도록 설계되어, 수용 가능한 응답 시간 내에 신뢰할 수 있는 결과를 제공하며 기존 게임 시스템과 저비용으로 호환됩니다."