交互式数据可视化产品在BI领域有这么广泛的应用，能帮助解决那么多的问题，那么作为设计师要如何为这类产品做设计呢？...整个体验的设计就是故事情节了，情节符合故事里人物的行为逻辑，故事才能真实合理。同样的，设计也需要符合用户的心智模型。同时情节还需要完整，体验也一样，端到端，各种场景都需要有妥当的处理。...使他们通过对故事里的人物，场景，情节的了解，从而对设计的why，what and how有更好的理解，达到有效的沟通。...04 用户分析 刚才也说到了，用户是我们故事的主角，一切情节围绕用户展开。所以用户分析，便是讲好这个故事的基石。...这份体验地图以销售经理马修的一天为背景，讲述他在工作和生活中如何利用Hyer这款产品来实现他的工作目标。 体验地图的好处，就是把人物，场景和设计很好地结合在一起，使得整个故事既场景化又很完整。
最终目标是确定与角色在叙事中的决定一致的正确选择Y。 这个任务可以公式化为 P(Y|X) 。对于评估，直接使用多项选择题QA的准确性。...第一种方法将所有的上下文概括为对相应角色的描述，由角色的基本情况和故事情节组成。这提供了角色扮演过程中角色的整体刻画。第二种方法侧重于检索当前场景的记忆，这可以提供更多细节。...结果如下图所示： 对于所有方法，需要连贯推理的任务，如谜题和奥秘，都没有得到很好的答案。这可能是因为这些问题需要多步骤的推理和来自各种记忆的细节。...为了验证专家手工注释的动机的有效性，进行了对比试验，如问题1结果所示，证明了手工注释动机的有效性。 "如果在这个时刻面对过去几年的决定，你会做出同样的选择吗？"本文对这个问题进行了研究。...如下图所示： 首先，在获得模型生成的描述后，将其与问题一起输入到模型中，要求模型根据问题定位与当前场景相关的描述中的情节。
每个场景都与一个情节字母（如 A、B、C）相关联，然后由节目编导在一集节目中交替使用不同的角色组，并跟踪他们各自的故事情节，以保持用户的参与度。 最后，每个场景只需定义位置、演员和每个演员的对话。...在舞台系统和人工智能摄像系统完成初始设置后，场景将根据剧情模式（如 ABABC）进行播放。每个角色的声音都已事先克隆，每一句新的对白都会即时生成语音片段。...例如，在创作 14 个不同的场景时，该研究先提供了一个概括性的提示，勾勒出总体叙事，然后再提供具体的提示，详细说明和评估每个场景的角色、地点和关键情节。...解决延迟问题 当然，在这个过程中，有一些问题需要解决，比如延迟。 在实验中，生成一个场景可能需要长达一分钟的大量时间。...减少生成场景或情节所需时间的另一种方法是使用更快的模型，如 GPT-3.5-turbo，可用于质量和准确性要求不高的特定提示链。 下图是 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4 的响应时间对比。
但这个模式的难点是怎样保证关卡间的连贯性，通过串联方式的设计可以解决这个问题。...《数码宝贝》剧照.png 又例如我们可以参考《变形金刚》中组合金刚合体战士的情节，可以在课中每个关卡获得一个组合部分或零件，最后合成一个强大的“合体英雄”。...《航海王》中恶魔果实举例.png （3）利用故事串联要点 仪式感要强：场景新、图片炫、氛围强（可以利用音效等各种形式渲染氛围）； 课程设计者要心中有戏、有爱； 课程设计者要学会借力：参考经典故事、电影、...逻辑模式组织的课程可以分为顺推课和倒推课两种类型。怎么区分两种类型呢？ 比如我要用橡皮泥做一个怪兽。...倒推课的思路就完全不一样。今天我要做一个怪兽——怪兽要吓人，胳膊多一些、还得有獠牙——分分步骤吧，分为头、身体、胳膊和腿——先做头——接上胳膊——接上腿——完成，开心！ 下面抽象一下两种类型。
如果再有几百个回复，我会做一个更新。 开放数据和Jupyter笔记本 我们已经发布了这个存储库中的数据（不含个人身份信息）。有两个版本，原始数据和我所说的擦洗后的结果。...技能级别的数据 首先，我们要求调查的参与者做的第一件事是自我报告他们在各种ROS相关的主题上的技能水平，如C++、Python、Shell脚本、机器人等。你可以看到下面这个情节。...在这个情节中，有三点我觉得很有意思。 这个剧情要么是对高级用户有一定的样本偏见，要么就是Discourse上的ROS社区都是除了ROS 2以外的高手，都是高明的，都是高手。...这似乎得到了数据的支持，大多数参与者都希望进行一定程度的定制。值得注意的是，在这个情节中，只有22%的受访者希望将代码贡献回ROS 2。 模拟，有用还是无用？...，而更熟练的人讨论的是更细微的需求，如，"安全"，"操纵"，"DDS "和 "质量"。
合适原则 我们一般都有很强的技术情节，做架构方案时，总想着挑战自己，做一个很牛的架构，但如果设想超越了现实，最后很可能会失败。 即使我们的设计再好，能为公司打下很好的基础，但公司的实际环境如何？...能否很好的落地？如果没有那么多人，却想干那么多活，肯定失败。 优秀的架构其实都是逼出来的，业务发展到一定阶段，量变导致质变。没有那么强大的业务场景支撑，失败的概率非常高。...当软件的复杂度很低的时候，单体架构下的生产力是要高于微服务架构的，但随着复杂度的不断增加，无论是单体应用还是微服务应用的生产力都会下降，只是微服务架构的下降会相对缓慢一些。...因为在微服务架构中，我们的系统是由很多的小的服务组成，每一个服务都很小，相对简单，技术栈也很独立。这样做局部的变更也会更加容易，随着系统复杂度的不断增加，微服务的优势也就慢慢地体现出来了。...，如果对问题领域并不是很理解，一开始用微服务，很难去划分服务的边界，生产力反而会比较低，而且花了很大精力进行开发，产品并没有被市场验证过，有可能会失败，所以这个选择风险会比较高，所以推荐的是单体架构优先
最好的例子就是球迷看球，看球一般有三个场景：独自一人在家中看，和其他球迷一起在酒吧看，买票到现场看。这三种看球的氛围和感受不可同日而语。...不过，传统的影评网站，或视频网站下的评论栏，很难满足用户实时评论的需求，如同让球迷看完比赛后再去参与活动一样。 从本质上来说，弹幕背后的需求来源于人的一些社会性本能，如分享，群体归属感等。...1）某个电影情节，自己觉得好搞笑，然后电影屏幕上出现了好感同身受的评论，就有种被认同感和存在感，觉得不是独自一人在看这部电影，而且跟一群志同道合的人一起看，甚至可极大的减少宅男宅女的孤独感；2）看到某个情节后...其实每个人心中都有半个祥林嫂，看到槽点，肯定有吐出来的冲动。 弹幕的未来演化方向 电影院里弹幕电影就是一个很好的线下尝试，可以说未来会有更多线下影院尝试这种新的模式，当然能不能大范围流行就不好说了。...可在现实生活中，或者在论坛中，任何评论和分享至少是有个ID号对应的吧。 3）解决用户过多时弹幕过载的问题。想一想春晚这个节目，如果加上弹幕的功能，那会是什么样的场景呢？
前言： 当我们谈论画作，会醉心于印象派光影斑斓的色彩，会惊叹于国风文人画如诗如歌的构图，会震撼于画师笔下一个又一个充满想象力和创造力的世界；而当我们提及AI，脑海中浮现的是前沿深奥的大数据云计算，是冰冷严谨的逻辑思维能力...那么如何为AI创造力赋能，将其转化为视觉传达的生产力，成为设计师探索的新方向。...四、赛博朋克学生证：与AI共同畅想未来时空的开学新体验 结合AI突出的画面想象力，我们与AI画手一起，打造了更有情节代入感的开学季学生证玩法。...基于AI绘制的未来学科专业的专属科幻场景，搭配以实时生成的用户动漫形象，为用户制作独特的具有科技赛博感的入学证件。...结语： 随着技术的层层迭代，团队也将探索更多有趣有情节的玩法，与AI共同创作出新的整活爆款。同时我们也将继续通过活动玩法邀请用户们为AI画作赋予更多的艺术灵魂。
《猫和老鼠》动画部分 今天要看的这一集，场景发生在一个杂货铺还是类似地下室的一个地方。场景的选择和多样其实是整个《猫和老鼠》能够这么同而不犯，情节简单而不乏味的重要原因。...而正是在这样的场景映衬下，才能够让本来简单的情节变得丰富多彩。这和前面用延时来造成各种不可思议又合理后果的方法是完全不同的，不过却都能够让观众愿意接受这些画面以及感受到这些画面带来的冲击。...这包面粉和旁边的推车都是推动情节的重要道具，毫无违和感，有没有感觉Jerry各种骚操作都是天助我也？ 图4 3:15~3:20 这个Jerry跳入水壶躲藏 ?...《猫和老鼠》的场景和道具 我认为，真实是一切艺术的生命力之源，就好像你得从内心喜欢这个女孩子，后面一切的追求才有意义，否则，你不是在浪费生命么？ 当然，这也只是前提，可能这个女孩子并不喜欢你。...这还不够，看起来熟悉，实际上，都是“门子”，就像一个个串联的开关一样，一齐串联着连续不断跳跃的情节，有前面所说的夸张，对比，同而不犯，延时等等巧妙的应用，而这些手法的有效源于熟悉的基础场景和道具。
作家一般讲究「草蛇灰线，伏笔千里」，人物的重要细节和举动，场景中带有情绪色彩的描绘，都有可能成为下一步故事发展的决定性因素，更不用说人物间错综复杂的关系和出乎意料的情节展开。...文章的第一作者Kevin Yang是加州大学伯克利分校的四年级博士生，主要研究兴趣为结构化设置下的可控自然语言文本生成，如利用可控生成的结构化方法来改善长篇文本的一致性。...之前工作中自动生成故事的长度少则几句话，多则也只有一两个段落，虽然这样长度的短故事可以作为文本生成的一个很好的测试平台，但它们仍然比一般的短篇小说要短得多。...与现有的思维链方法相比，这个故事Draft模块可以被认为是更进一步：动态地选择先前语言模型输出中与当前步骤相关的部分，并在需要时运行一些额外的处理（例如摘要）。...为了使该任务更具可操作性，研究人员把重点放在人物属性（如年龄、职业、与其他人物的关系）的事实不一致上。 在高层次上，检测系统以「属性字典」的形式为每个角色维护一个紧凑的知识库。
何为内功？按我的理解，要有功法，要运转多少个小周天，大周天，要有真气，真气运转之后要不变的更多，要不变的质量更好。何为功法？唯有 LLM 是也。何为小周天，大周天？...，而仅仅考虑了 helpfulness 这个维度。...英文大模型：在 O-Cue 的情况下 Alpaca 也出现了类似 ChatGLM 的问题，即不能很好的跟随指令，此外英文大模型在较长的对话输入等场景下也表现不佳。...内功练得好，外功就用的越溜，因为在这个过程中，真气没有流失，要不压缩之后进一步提纯，质量变得更好了，比如从非结构化数据变成结构化数据；要不信息量得到增强，如情感分析等。...这两种不同的处理导致的结果都是变的更加适配下游任务了。 何为外功？ 那何为外功？外功由内力驱使，借助外力，如刀枪剑戟，即为不同的工具。功法，运转路径，真气，也是缺一不可。
通常来讲，设计的目的就是让用户顺畅快速的完成任务或达到目标。本文将探讨一下设计中的「阻力」，以及阻力设计适用的场景有哪些。小伙伴们可以仔细阅读哦！ 一、何为阻力设计 那何为信息阻力呢？...我们每天都会行走，骑车，摆臂等，再这个过程中难道你真的会以为我们的大脑都会精心的调配每一个肌肉吗？...，减少阻力对用户的影响，在产品中加入情感化的设计，用ip吉祥物做一个小章鱼的loading动效，大大降低了用户在等待时的烦躁情绪 案例4 ?...，竟然没有让我再次输入原始密码，而是直接重设新密码，这种让我很没有安全感，这种就是一个很好的反例，而反观我们看下「京东金融」的产品，他的逻辑很清晰，如果要修改密码首先要1.输入原手势密码2.输入新手势密码...结论：信息的阻力存在与否需要根据产品不同场景来来判断 交互设计师一般情况下应该减少用户的认知负担不要让用户思考也就是减少阻力的设计。并根据使用场景和商业目的不同适当的增加阻力设计。
此外，李京梅通过营销文案写作、文学辅助写作、基于情节配图三大场景进一步展现基于预训练模型的 AIGC 技术的实践应用。...从最早的运算智能，如大数据、云计算等等都属于刚需了，以及感知智能，像视觉、语音都已经非常成熟。但现在为什么又谈认知智能？认知智能，是你看到了，听到了，有没有懂？有没有理解？是不是能够思考？...好处在于，模型的水平已经提得很高，落地时就会基于某一个垂直领域的数据，或者某一客户的数据，只需做微调，落地就非常敏捷了，这时候客户要提供的数据比传统机器学习从 0 开始做一个模式要更快。...此次分享则聚焦营销文案写作、文学辅助写作、基于情节配图这 3 个场景展开 AIGC 应用： 1、文学辅助写作场景。...为此，澜舟采用的是 DreamBooth 的方法，即拿一个字符去代表某一种男孩的形象进行训练，当进行推理时，只要告诉模型要推理这个字符形象的男孩，就能得到想要的效果。
你是否想过许多科幻电影中，看到的所有炫酷的的显示画面如何制作的？如《钢铁侠》，《火星救援》，《奇异博士》，《银河护卫队》等等这些，其实都是在C4D的的制作与实现，像下面这个视频一样... ?...虽然它们可能基于当前的用户界面和操作系统，但它们通常是非常不同的，给人以领先当前科技，未来科技的感觉感觉。 ? FUI通常在电影中非常重要，用于帮助沟通重要的情节点，并创造额外的屏幕娱乐。...如果你看电影，例如复仇者：Ultron的时代，你会看到FUI的全部，就像上面视频中的例子。很少有一个没有某种FUI帮助故事讲述的场景。 ? 如何创建FUI？ 这取决于所需的FUI的复杂性。...特别有趣的是，相对较小的团队可以很快地产生FUI图形。与完整的CGI序列相比，FUI的图形通常也比图形强烈，因此，不用花钱在硬件和软件上进行电影制作就是一种很好的方式。 ? 如何制作FUI？...MAXON美国的Cineversity最近与FUI专家Perception合作录制了一期教程。这个非常有价值的系列超过2个小时，并教你如何大量的FUI，显示例子和方法来创建你在屏幕上看到的典型元素。
故事情节是将主题具体化的手段，它需要丰富而引人入胜。常见的情节构建技巧有“三幕结构”或“英雄之旅”。 角色设计：每个角色都需要有自己的特点，动机和冲突。...“展示而不是讲述”能让读者更好地投入到故事中，因为它需要读者通过角色的行为和场景描绘，自己理解和感受角色的内心世界，这样的读者体验通常更深刻。...在修订过程中，你可以从不同角度（如读者、编辑等）审视你的故事，看看哪些地方可以改进，哪些地方需要修正。 在运用“展示而不是讲述”原则时，需要注意的是不要过度描绘，否则可能会让读者感到厌烦。...总的来说，创作故事就像是在绘制一幅画，通过细致入微的描绘，让读者感受到故事的生动和真实。“展示而不是讲述”是这个过程中的重要工具，它可以让你的故事更有深度，更有感染力。...感受：GPT4的这个回答找不出毛病，可以说几乎堪称完美。特别是关于“展示而非讲述”的解释及举例，也极为合适。这句规则用英文表达是“showing not telling”。
以下是视频格式的输出，后面是相同的文本输出。 https://youtu.be/_vSov4sldsQ 下面分析一下选取的 3 个场景 失望场景 1：重写 Night King 虎头蛇尾的结局 ?...神奇的是，这个模型已经完全了解有关人物的这些细节！ 失望场景 2：Cersei Lannister 在没有任何计划或适当的战斗的情况下倒下 ? ? 嗯，好吧，这个生成的剧本完全是垃圾。...虽然模型输出的某些细节错了，特别是关于 Mad King，但”Jaime试图在那一刻给予 Cersei 力量的想法“还挺不错的。 也许在这个时候使用某种野路子会给她的故事情节带来一些正义感。...总是吃喝的好时光？我听说 King's Landing 有一家很好的咖啡店，Dany 可以尝试（如果它还没有被烧掉） 这段真是挺垃圾的，让我们再试一次。 ? ? ? 这段也没有多大意义。...此外，作者认为 OpenAI 提出的 GPT-2 研究工作，也体现了近来 NLP 领域取得的一些进展。 同时，我们和作者一样，都很好奇在最大的 GPT-2 模型上训练会取得怎样的结果？
技术美术并非一个确定的概念，可细分为多个方向，如擅长材质、灯光、特效或场景等。我个人比较擅长程序化这一领域。程序化就是简化复杂的制作流程，让计算机自动完成一些工作，以节省人力资源。...我们普通人在这个过程中失去的成长磨炼该从什么地方补足回来呢？” 我的回答： 当前AI出的图，一个外行人，可以很简单的通过正常对话，输出很好看的图。...怎么表现这个有趣就是很有技巧性的东西了。你可能会用特别的词汇 也可能创造好玩的情节 叙述视角可能是独特的。AI工具可能会单独某一块会处理的很好。...你可以用它做一个初期文字头脑风暴，或者做某一种具体需求的设定，还是有参考性的。...自三月以来，我一直致力于将AI绘图应用于实际项目，如角色场景概设辅助、3D角色场景优化、风格模型训练以及引擎材质制作参考等方面。我在实践中遇到了许多挑战，有些方向已取得成果，有些暂时搁置。
在这个模型中，一个故事围绕着给定的人物来创造，即一个故事的每一部分都取决于一个给定的角色和相应的上下文环境。 通过这种方式，我们明确地捕捉人物信息和情节与人物之间的关系，以提高可解释性和一致性。...在此过程中，这些模型可以很好地从训练故事中获取语法和词汇信息，但可能无法将特定于任务的属性考虑进去，例如,显式地建模角色、情节等。...如图1所示，我们的模型包含三个元素:角色C、场景S和动作V。前一个生成的句子被用作输入来生成下一个句子。...预测的行为 逮捕 生成的句子 陈警官逮捕了一群枪支走私犯。 如上表所示，这是一句子的生成过程，根据这个直观的例子，我们可以更好的理解数据集的形式。...(如性格、工作、情感、性别、年龄)，这些都会影响角色的行动决定。 注意，初始化之后，我们的模型根据训练过程将角色沿着其中一些属性进行聚类。
基于此，故事系统会自动使用模拟数据作为提示链的一部分，推断出多达14个场景。 Showrunner系统负责为每个场景选派角色，以及故事应该如何通过情节模式进行。...每个场景都与一个情节字母（例如A，B，C）相关联，然后由Showrunner在一个剧集的过程中交替不同的角色组，并跟随他们的各自故事线，以保持用户的参与度。 最后，每个场景只定义了地点、角色和对话。...在舞台系统和AI摄像系统进行初始设置后，根据情节模式（例如ABABC）回放场景。 每个角色的声音都已经提前克隆，并且每一条新的对话线都会即时生成语音剪辑。...例如，要创建14个不同的《南方公园》场景，可以先提供一个概括性的提示，勾勒出总体叙事，然后再提供具体的提示，详细说明和评估每个场景的演员、地点和关键情节。...此外，我们探索了新的概念，如情节模式和戏剧操作符（DrOps），从而增强整个剧集的结构，同时也增强了每个场景之间的连贯性。 反转、预示、悬念等修辞手法，很难作为提示链的一部分进行评估。
只需给出一句话大纲，Dramatron就能生成包括标题、角色列表、情节、场景描述和对话的完整电影or戏剧脚本，且连贯性极强。...没错，虽然大语言模型如GPT-3已经能生成不少有意思的文本，但用来创作长篇文学效果并不好，不是写到一半跑题了，就是前后文没啥逻辑。...具体来说，它会基于对一句话大纲（log line）的语义理解，来生成包括标题（title）、角色（characters）、情节（plot）、场景&对话在内的故事细节。...例如，利用一句话大纲生成角色后，又会影响到场景对话和后续情节的生成： 至于Dramatron编撰的大纲情节逻辑从何而来？...结果显示，编剧对情节大纲的改动是最少的，反而更倾向于在人物角色描述和场景构建上进行改动。
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