AI分割画面生成チュートリアル：4ステップのワークフローで小説をプロの分割画面スクリプトに変える

小説や脚本を画面分割の脚本に変換することは、映画、テレビ、アニメーション、コミックを制作する上で重要な作業である。そのプロセスでは、クリエイターがテキストを深く分析し、プロット、キャラクター、シーン、台詞を整理し、想像力によって一連の連続したイメージを構築する必要がある。従来の手作業は時間がかかるだけでなく、作業量も膨大である。

AI技術の発達に伴い、当然ながら、このような過酷な仕事を、果たして「AI」に任せられるのかという疑問が生じる。 AI?答えはイエスだ。賢明なワークフローを構築することでAI 最大3,000語のテキスト章を、オリジナルのプロットと台詞の完全性を保ちながら、40から60のショットを含む詳細な分割台本に着実に変換することが可能になった。

本稿では AI 分割画面変換を実行する際によくある問題と、実証済みの4ステップのワークフローを提供し、このプロセスを自動化する方法を示すツールの例で締めくくります。

AI支援オーサリングに共通する障壁

もし、小説の内容をそのまま直接 AI を作成し、彼らにコンポジション・ミラーを作成するよう依頼するが、多くの場合、満足のいく結果は得られない。クリエイターは通常、次の3つの核となる問題に直面する：

1. 不十分な内容の再現
   AI 変換の過程で、プロットやセリフに無断で変更が加えられることがある。これは通常、原文（特にウェブ小説）の書式が標準化されていないために起こる。 AI 理解に偏りがあり、その結果、内容が省略されたり変更されたりする。
2. ショット数が少なすぎる
   完全な章だ。AI 15発、あるいは10発に満たないかもしれない。この "ゴールドラッシュ "は AI シーンとアクションについてテキストを十分に分析できなかった結果、多くの視覚的なディテールが見落とされた。
3. 発電プロセスの予期せぬ中断
   様々な大規模言語モデル（LLM）には、入力と出力に含まれる単語の総数に制限がある。長いテキストを扱い、詳細なトランスクリプトを生成する必要がある場合、この制限を簡単に超えてしまい、生成タスクの中断につながります。このことは、1つの対話から所望の出力を得ることが極めて困難であることを示している。

最適化されたAI分割画面オーサリングワークフロー

上記の問題を解決する鍵は、次のような関係を変えることである。 AI インタラクションの一足飛びにコマンドを出すのではなく、段階を踏んで誘導するような戦略をとることで AI ステップバイステップのタスク完了。このアプローチは、複雑なタスクを複数の単純なサブタスクに分解することでアウトプットの質を大幅に向上させる、キューエンジニアリングの思考連鎖アプローチに似ている。

実績のある効率的なワークフローは、以下の4つのステップで構成される：

1.内容の規範的照合

これがワークフロー全体の基本である。まず、生のテキストが AIそして、内容を再編成し、フォーマットされた標準化されたバージョンを出力するように依頼する。例えば AI 明確に区別する [シーン解説］そして[キャラクターの動き］ 歌で応える 対話.このステップには2つの目的がある。 AI ストーリーを事前に「読み」、理解すること、そして第二に、その後の分析と変換のために、明確に構造化されたテキスト的基礎を提供することである。

2.推定ショット数と構造分布

ある AI 内容を理解したら、次はマクロプランニング。インストラクション AI 正規化されたテキストを分析し、構成された脚本を制作するために必要なショット数をおおよそ推定し、主要なエピソードやシーンにおけるこれらのショットのおおよその配分をリストアップする。このステップは、クリエイターに最終的なアウトプットの期待値を与えるだけでなく、脚本制作の指針にもなる。 AI テキストの視覚的リズムの初期構築。

3.コアシナリオとキャラクターシートの構築

为了确保视觉元素的一致性并节省 トークン 消耗，需要让 AI 詳細なシーンシートとキャラクターシートを作成する。このステップの利点は明白である。第一に、具体的なシーンとキャラクターの説明が生成され、後続のAIペインティングのための強固なテキストベースとなり、一貫したスタイルが保証される。第二に、最終的なショットの生成では、各ショットの説明で詳細を繰り返すのではなく、シーンとキャラクターの名前（例えば、"シーン1"、"キャラクターA"）のみを参照する必要があります。 AI シュートを増やす。

4.顕微鏡スクリプトへの情報生成の統合

これらの準備の後、最後のステップはアウトプットの論理的統合である。には AI 最後のコマンドを発行し、最初の3つのステップを組み合わせて、次のコマンドを生成するように指示する。 正規化スクリプトそしてレンズ事前配布 も シーン別キャラクターシートで完全な分割スクリプトを作成する。

このガイド付きワークフローでは、少なくとも3つの先行タスクが含まれていることが証明されています。AI 単一のコマンドよりもはるかに詳細で正確かつ完全な分割画面スクリプトを生成する能力。

ワークフロー効果の比較：孔乙潔の場合

2つのアプローチの違いを視覚化するために、魯迅の短編小説「孔乙己」をテストに使用し、同じ大規模言語モデルに対して「1段階変換」と「4段階ワークフロー変換」を行った。

1.AIワンステップ・ダイレクト・コンバージョン

クン・イー・キ』の原文を直接、次の者に渡す。 AI その後、このモデルは結局12ショットしか生成できず、体系的なシーンやキャラクターの描写が欠けていたため、多くのプロットポイントやディテールが統合されたり無視されたりした。

2. AI 4段階ワークフロー変換

前述の4ステップのワークフローを通してAI 最終的に59のサブプロットが生まれた。スクリプトはストーリーを完全に復元しただけでなく、キャラクター設定、シーンレンダリング、トランジションのために多くのショットを追加した。さらに、非常に詳細なシーンシートとキャラクターシートも出力されるため、その後のビジュアル制作が非常に容易になった。

より合理的な導入：自動化ツール

うまく設計されたワークフローは、確かに劇的に改善することができる。 AI のパフォーマンスを向上させる。しかし、この4段階のプロセスを手作業で行うのは、特に異なるダイアログ・ウィンドウ間で情報を受け渡し、照合するのは、時間と労力がかかる。特に、生成されたコンテンツを表形式に変換するのは手作業だ。

この問題に対処するために、このようなワークフローを統合するツールが登場している。 小镜故事板 (xjstoryboard)このシステムは、1つの場所ですべての情報を分析し、生成するために使用することができます。このようなツールはプロセス全体を自動化するため、ユーザーは生のテキストを入力するだけで、システムがすべての分析と生成を一箇所で行う。

その使用方法は通常、以下の通りである：

1. テキストを貼り付ける
   小説や脚本の各章を指定された領域に貼り付ける。通常、約3000語のテキスト処理をサポートし、ほとんどの単一章の内容をカバーするのに十分である。
2. AIによる自動ワークフロー実行
   コンテンツの整理、ショット予測、キャラクターシーンの構築といったステップを、システムのバックグラウンドが自動的に実行し、生成されたコンテンツをパネルで出力する。
3. コンテンツの分類とテーブル生成
   AI すべてのテキスト生成が完了すると、分割されたスクリプトは自動的に構造化されたテーブルに整理される。
4. オンライン編集とエクスポート
   ユーザーは、フォームページで生成されたコンテンツに二次編集を加え、ドラッグ＆ドロップでショットの順番を調整し、最終的にそれを Excel もしかしたら PDF という形式をとっている。

この種の自動化ツールの核となる利点は、ユーザーが原文を提供するだけで、完全な構造化された分割台本、シーンシート、キャラクターシートを得られることだ。もちろん、バックエンドのワークフローのステップ数が多いため、完全な変換には通常数分かかる。

手動で GPT-4 もしかしたら Claude 3 のような大きなモデルでこの4ステップのワークフローを実践するかどうか。 AI 予測不可能な "ブラックボックス "から、信頼できる効率的なクリエイティブ・アシスタントへ。