既然GPT-3能循理路精炼总结语料文本,写诗可以、写rap歌词可以,那么照猫画虎写小剧本,也不是不可以的……吧?
其实真是可以的,而且有人已经如此操作了。
AI新玩法:生成蜘蛛侠电影剧本试试?Youtube上的简笔动漫Up主Bradius尝试向高难度挑战:拿GPT-3生成一个蜘蛛侠系列电影剧本。
在看完《蜘蛛侠:英雄无归》后,Bradius觉得这部电影好好看、只看单一版本实在太浪费了。为何不拿AI生成蜘蛛侠电影的衍生「续集」剧本呢?
虽然蜘蛛侠这个IP在被漫威买回去前后,每部戏都是成本至少过亿美元的大制作,《英雄无归》的成本是两亿美元。
不过大制作的钱是花在大明星、大布景、大特效、大宣发上,剧本嘛……无非是过场 打斗 青春恋爱 「能力越大责任越大」的叔叔/阿姨死掉桥段。
用AI挑战一下人类编剧,应该没问题!
RNN做编剧失败:台词多乱码首先,Bradius用谷歌Colab推出的一款基于「递归神经网络」(RNN)的文本生成器尝试了两次。
我们来看看都生成了什么东西出来:
「彼得走了过去,不断用手抓着自己的头发...」
彼得:「我难以置信你居然要『过他』?」
「彼得?」
「彼得张了张嘴,但是并没有发出声音。」
「突然,米歇尔的脸上浮现出了一抹笑容。」
学校里,玛丽·简拦住彼得·帕克:「你现在到底怎么了?我很担心。」
彼得·帕克绕过玛丽·简:「我很好,不关你事。」
玛丽·简摇头:「你现在好像不认识我了一样。」
彼得·帕克:「可能咱们的确没有真认识过!」
切镜头,布景换掉作为幕后大反派的漫威高管办公室,色调只有黑白两色。
漫威高管1:「你说下一部蜘蛛侠电影的预算要裁掉两亿美元?」
漫威高管2:「是的。」
再切镜头,打戏专用胡渣肌肉男反派Kraven穿越登场,念白:「你想跑哪去,迈尔斯?你以为逃得掉么?」
(迈尔斯·摩拉勒斯是多重宇宙设定中的另一个黑人蜘蛛侠。)
彼得·帕克与迈尔斯·摩拉勒斯两个红黑蜘蛛侠围殴Kraven。
红黑蜘蛛侠打斗中渐落下风。正在危急时,突然有无名黑枪射杀Kraven。
彼得·帕克被捉进局子里,审讯室里的查案人员说:「你年纪小小,救人多多,但你现在麻烦大了。」
彼得·帕克从审讯室墙角的孔洞溜走。
镜头切到一台笔记本电脑上,屏幕中是新闻播报:「本台刚刚获悉,某杀人嫌疑犯从警方羁押中逃脱,现下落不明。」
笔记本电脑合上,全身镜里的彼得·帕克穿上红蜘蛛侠套装。
最后,出预告片尾广告词。
这个剧本,有过门、有转折、有起伏、有悬念。节奏张弛相间,素材丰富多元。是不是非常过硬、毫无机器生成痕迹?
有人评论得更到位:「虽然没看,但感觉比《莫比乌斯》要好得多。」
(《莫比乌斯》是漫威宇宙新出的、Jared Leto主演的科技风吸血鬼题材渣片,口碑仆街,IMDB评分5.2,烂番茄评分17%)
拿GPT-3生成剧本的不止Bradius一个。
在纪念GPT-3面世两周年的帖子里,也有一位ID为「死星挖掘机」的网友,只调了下词频等参数,拿GPT-3一次性生成了一段「冰箱落地砸断我腿」的家庭情景剧小剧本。还配了曲调,当成卡拉OK来唱。
虽然批评者称GPT-3不脱高级复读机范畴、完全只靠大力出奇迹。但由此可见,如此高档的复读机,已经可以通过深度学习,从自然语言的文本中提取出叙述的理路。
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