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《AI文章生成动画》
一、概述
《AI文章生成动画》是一款由人工智能技术开发的创新产品，旨在为用户提供更加生动、有趣的文章生成体验。该产品结合了机器学习、自然语言处理和图形生成技术，可以根据用户输入的文字内容，生成对应的动画场景，为用户带来沉浸式的阅读体验。
二、功能特点
- 智能生成：产品采用先进的机器学习技术，能够自动识别并理解用户输入的文字内容，从而生成符合要求的动画场景。
- 生动有趣：通过图形生成技术，产品可以将文字内容转化为生动有趣的动画场景，为用户带来视觉上的享受。
- 互动性强：用户可以在观看动画的过程中，通过互动操作，如点击、拖动等，进一步增强阅读体验。
- 多样化场景：产品可以根据用户需求，生成不同类型的动画场景，如科普知识、情感故事、风景名胜等。
三、应用场景
《AI文章生成动画》适用于各类文章阅读场景，如新闻报道、科普知识、小说故事等。同时，该产品也可以用于教育领域，如为孩子提供生动有趣的科普动画。
四、使用方法
用户只需在产品官网上输入想要生成的动画文章内容，即可获得相应的动画场景。同时，用户还可以通过互动操作，进一步增强阅读体验。
五、未来发展
随着人工智能技术的不断发展，《AI文章生成动画》仍有很大的发展空间。未来，该产品有望进一步优化算法，提高生成动画的准确性和多样性；同时，也可以与更多领域的应用进行融合，如虚拟现实、增强现实等，为用户带来更加丰富多样的阅读体验。
全国人大博士的小妹妹创造了漫画AI:输入文本故事可以成为漫画
郭一普发自凹非寺
量子位报告|微信官方账号QbitAIT
看图片，总比看字容易。
比如看改编自小说的漫画比看文字小说简单轻松。
那么，如何自动将故事变成漫画呢？
人工智能已经可以做到了。给它一个故事，它可以用图片讲述故事，稍加修改，变成一套连环画。
这样的故事:
很久以前，一个小男孩在森林里迷路了。他走了很久，饿了。他真的很想吃妈妈做的蛋糕，但是这个时候小男孩回不去了，就在地上画了一个大蛋糕，在蛋糕上点了芝麻。
小男孩看着它，好像他吃了一个大蛋糕，所以他觉得自己不是很饿，又站起来沿着一条小路走。.。
很快，小男孩的父母找到了他，他们一起回家，吃了真正美味的蛋糕。
人工智能可以把它变成这样的漫画：
此外，这种漫画形式也可以作为电影行业的故事板，帮助电影人进行艺术创作。
找一张能讲故事的图片
那么这个过程是如何实现的呢？
首先要注意的是，这些图片不是AI凭空画的，而是采用了更简单省事的方法:
从现成的图库中找出一些构图相似的，用来改变。
这里的图库叫GraphMovie数据集，数据源是一些影评网站。
但是数据集里有很多图片。如何才能自动用AI找到最符合你故事的图片？
这里使用了一个叫做情景感知密集匹配模型的模型（Contextual-AwareDenseMatchingmodel，CADM）。
它长这样：
CADM根据故事的内容找到了这样的图像:
另外，还有一个模型叫Nocontext，它是之前“看字找图”这个领域表现最好的AI。
Nocontext还发现了一些图像：
然而，图片仍然有点少，人们至少是一个完整的故事，你不能用这么多的图片来完成，所以故事没有细节，读者的体验也不好。
现在，请制作第三个模型：贪婪解码算法，它负责根据故事的细节找到可以使用的图片。
让它出马来补一补后，故事马上就完整了：
统一画风
然而，就这样的效果而言，你会感到困惑，好像你无法传达之前文本中的故事。
问题在哪里？
第一个问题是图片中有很多背景、环境等相关元素，与故事主线无关。看到它也会影响你对故事的理解。
这些冗余元素需要删除，这里使用何恺明的名作Maskr-CNN，区域分割，删除图片中与故事无关的部分。
现在，这些图片都是这样的：
第二个问题是，这些图片的绘画风格差别太大了。如果你拿出这样的漫画，你会被读者打败。
因此，有必要统一图片的风格。这里使用了一个工具CartonGAN，字面意思可以理解。这是一个GAN(生成对抗网络)，将图片变成卡通风格。
卡通GAN处理后，这组图片变成了这样：
好像好多了，但是还是有一个大bug。：这些人看起来不一样！你说他们是同一个故事的主角，杀了我也不相信。
所以，第三个问题来了，这些人怎么能长成一样呢？
在这里，研究人员直接找到了一个叫AutodeskMaya的软件，它是一个在电影中处理3D图像的软件，它制作了3D场景、人物和道具，并将9张图片中的所有人半手动变成了一个样本。
然而，论文作者表示，制作3D图像的过程预计将在未来自动生成。
这个操作真的像老虎一样凶猛。现在画风一致，故事流畅，甚至补充了背景和美化。
在电影行业中有很大的用途
事实上，这样生成的“漫画”并非最终结果。
它实际上是用来拍电影的。
在拍电影的准备过程中，需要一个叫做“故事板”的Demo（storyboard）”。
在故事板的帮助下，电影制片人可以在创作过程中改变演示，然后完成成品，把撕裂过程放在前面，防止甲方父亲在完成后提出修改意见，导致工作量急剧增加。
因此，在这篇论文中，自动生成故事板可以节省电影人的大量时间，提高创作者的制作效率。
全国人大博士制作
中国人民大学、微软、北京电影学院共有9名作者。
陈师哲目前在全国人大读博士五年级，曾在微软小冰团队实习。他还访问了CMU和阿德莱德大学。
她也是一名学术专家，仅今年一年，包括这篇论文在内，就已经发表了三篇顶会一作。
此外，微软小冰团队首席科学家宋瑞华也参与了这项研究。
宋瑞华博士毕业于清华大学，长期研究短文本对话与生成、信息检索与提取等领域，曾担任SIGIR、SIGKDD、CIKM、WWW、WSDM等会议的程序主席或高级程序主席。
传送门
NeuralStoryboardArtist:VisualizingStorieswithCoherentImageSequences
https://arxiv.org/abs/1911.10460v1
签署量子位QbitAI头条号码
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