ReelFramer：用于新闻转视频的人类与 AI 协同创作系统
人机交互
2024-03-12 v3 人工智能
摘要
社交媒体上的短视频是年轻人消费内容的主要方式。新闻机构旨在通过新闻短片（传达新闻的短视频）触达受众，但却难以将传统新闻格式转化为简短且具娱乐性的视频。为将新闻转化为社交媒体短片，我们辅助记者对叙事进行重构。文献中，叙事框架是一种塑造故事整体呈现的高层结构。我们为短片确定了三种适应社交媒体规范但保留新闻价值的叙事框架，每种在信息与娱乐间有不同平衡。我们提出 ReelFramer，一个帮助记者将平面文章转化为脚本与故事板的人机协同创作系统。ReelFramer 支持探索多种叙事框架以找到适合该故事的框架。AI 建议基础叙事细节，包括人物、情节、场景与关键信息。ReelFramer 也支持视觉框架；AI 在生成完整故事板前建议人物与视觉细节设计。我们的研究表明，叙事框架引入了将各类文章转化为短片所需的多样性，且建立基础细节有助于生成更相关且连贯的脚本。我们还讨论了在内容重定向中使用叙事框架与基础细节的益处。
关键词
引用
@article{arxiv.2304.09653,
title = {ReelFramer: Human-AI Co-Creation for News-to-Video Translation},
author = {Sitong Wang and Samia Menon and Tao Long and Keren Henderson and Dingzeyu Li and Kevin Crowston and Mark Hansen and Jeffrey V. Nickerson and Lydia B. Chilton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09653},
year = {2024}
}