Story2Boardは、革新的なアーキテクチャ設計により、従来のツールの3大技術的ボトルネックを解決します：
- パネル固定技術の可能性ポテンシャル空間にキャラクタのフィーチャー・データムを確立することで、後続の生成が常にそのフィーチャー・セットに固定されるようになります。これは、各世代ごとにフィーチャーをゼロから構築する通常のAI描画ツールとは対照的です。
- ダイナミック・アテンション・コントロールトランスフォーマーモデルのアテンションメカニズムのウェイトを調整することで、新しいフレームを生成する際に、キャラクターの主要な特徴（髪型や服装など）の保持を自動的に強化します。
- クロスフレーム特徴フュージョンシーンが急激に変化する場合、RAVMテクノロジーは複数のフレーム間で特徴転送チャンネルを作成し、キャラクターの急激な変化を回避する。
実証実験によると、同じ手がかり語条件下で、Story2Boardのキャラクター特性保持精度は、Stable Diffusionのような汎用モデルよりも60-80%高く、特に厳密なキャラクター管理が必要な長編物語創作に適しています。
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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