StoryVerse：通过叙事规划与基于 LLM 的角色模拟协同创作动态剧情

游戏的自动化剧情生成通过提供适应玩家行为的丰富沉浸式叙事体验，提升了玩家的体验。传统方法采用符号化叙事规划方法，这因需要大量知识工程工作而限制了生成剧情的规模与复杂性。近期进展利用大型语言模型（LLM）驱动虚拟角色的行为，使剧情从角色与其环境的交互中涌现。然而，这种去中心化剧情生成的涌现特性使得作者难以主导剧情进展。我们提出了一种新颖的剧情创作工作流，通过一种称为“抽象幕”的新颖作者控制结构，在作家的创作意图与 LLM 驱动的角色模拟的涌现行为之间进行调解。作家定义高层剧情大纲，随后基于游戏世界状态，通过基于 LLM 的叙事规划过程将其转化为具体的角色动作序列。该过程创建能够动态适应各种游戏世界状态的“活的故事”，从而产生由作者、角色模拟和玩家共同创作的叙事。我们提出了 StoryVerse 作为一个概念验证系统，以展示此剧情创作工作流。我们通过在不同故事和游戏环境中的示例，展示了该方法的通用性。