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AIDB Daily Papers

StoryBlender:ショット間で一貫性があり編集可能な空間・時間ダイナミクスを備えた3Dストーリーボード

原題: StoryBlender: Inter-Shot Consistent and Editable 3D Storyboard with Spatial-temporal Dynamics
著者: Bingliang Li, Zhenhong Sun, Jiaming Bian, Yuehao Wu, Yifu Wang, Hongdong Li, Yatao Bian, Huadong Mo, Daoyi Dong
公開日: 2026-04-01 | 分野: 画像生成 コンピュータビジョン ゲーム AI コンテンツ 3D ゲーム開発 映画 人工知能 アニメーション

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 映画、アニメ、ゲームにおけるビジュアルストーリー制作を支援する3Dストーリーボード生成フレームワークを開発した。
  • ショット間の一貫性と編集可能性を両立させるため、ストーリー中心のリフレクションスキームに基づく新しいシステムを提案する。
  • 実験の結果、StoryBlenderは既存の拡散モデルや3Dベースラインと比較して、一貫性と編集可能性を大幅に向上させた。

Abstract

Storyboarding is a core skill in visual storytelling for film, animation, and games. However, automating this process requires a system to achieve two properties that current approaches rarely satisfy simultaneously: inter-shot consistency and explicit editability. While 2D diffusion-based generators produce vivid imagery, they often suffer from identity drift along with limited geometric control; conversely, traditional 3D animation workflows are consistent and editable but require expert-heavy, labor-intensive authoring. We present StoryBlender, a grounded 3D storyboard generation framework governed by a Story-centric Reflection Scheme. At its core, we propose the StoryBlender system, which is built on a three-stage pipeline: (1) Semantic-Spatial Grounding, to construct a continuity memory graph to decouple global assets from shot-specific variables for long-horizon consistency; (2) Canonical Asset Materialization, to instantiate entities in a unified coordinate space to maintain visual identity; and (3) Spatial-Temporal Dynamics, to achieve layout design and cinematic evolution through visual metrics. By orchestrating multiple agents in a hierarchical manner within a verification loop, StoryBlender iteratively self-corrects spatial hallucinations via engine-verified feedback. The resulting native 3D scenes support direct, precise editing of cameras and visual assets while preserving unwavering multi-shot continuity. Experiments demonstrate that StoryBlender significantly improves consistency and editability over both diffusion-based and 3D-grounded baselines. Code, data, and demonstration video will be available on https://engineeringai-lab.github.io/StoryBlender/

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