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Story2BoardのMutual Attention Value Blendingテクノロジーは、シーン間の自然なトランジションを可能にします。

2025-08-21

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視覚的コヒーレンス技術を実現するメカニズム

RAVM（Reciprocal Attention Value Mixing）テクノロジーは、スムーズなシーンの切り替わりを実現するStory2Boardのコア・アルゴリズムです。このテクノロジーは、前後のシーンのビジュアル要素の相関関係を深く分析することで、シーンの物語リズムをインテリジェントに維持します。

技術的実現のポイント：

画像間の空間的・時間的関連性をモデル化し、共通の視覚的要素を特定する
アテンション・メカニズムを用いて、各ビジュアル要素の重要度を計算する。
特別に設計されたフュージョン・アルゴリズムによって、新旧のシーンの視覚的特徴をバランスさせる。

実際のテストでは、従来のヴァンセンヌ・モデルを直接使用した場合と比較して、RAVM技術はシーンの一貫性スコアを2〜3倍向上させることができ、生成された一連の画像は明らかな映画感覚を持ち、より複雑な物語表現をサポートする。

この答えは記事から得たものである。Story2Board：自然言語のストーリーから首尾一貫した分割画面スクリプトを生成するについて

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