Fable 的 2023 年 Showrunner 实验如何生成《南方公园》风格场景

2023 年 7 月，Fable Studio 展示了一个系统，可以在模拟的《南方公园》风格世界中生成动画场景。用户提供故事方向，软件则组合角色、对话、画面和声音。这是研究原型，并非《南方公园》的官方作品，也不能证明任何人当时都能用一条提示制作出精良的一整季。

这一构想建立在此前 Stanford 和 Google 的一项研究之上：25 个生成式智能体生活在一个模拟小镇中。它们的架构存储并检索记忆，还用反思影响行为。我此前认为，这可以让游戏角色更善于回应，让模拟生活中发生的事件影响之后的互动。

Fable 的 Showrunner 项目将相关的多智能体思路应用于娱乐。研究人员描述了拥有背景、记忆、目标和关系的模拟角色，并用高层次的故事提示来引导事件。这些是计算机中的角色表示，不能证明智能体是真正有生命的人。

片段展示了一间模拟教室，老师和熟悉的卡通角色讨论虚拟世界。声音和动画让人想起《南方公园》，但该样本是实验性模仿。Fable 称其《南方公园》相关工作仅供研究，并表示不会公开发布制作《南方公园》剧集的工具；该剧的创作者没有授权这项演示。

Berman 描述了一套流程：使用定制 Stable Diffusion 制作画面，利用语言模型和智能体软件生成故事。这项研究结合了多个组件，而非只靠一条提示。创作者提供场景设定，生成结果仍需审查；演示并未证明存在完全无需人工干预、可直接播出的制作流程。

对于视觉模型，论文称训练使用了约 1,200 个与该剧相关的角色样本和 600 个背景样本。分开的角色模型和场景模型让系统能够在模拟世界中组合场景。这是作者报告的原型输入，并不意味着所有视觉素材的权利都已获得许可。

在故事和剧本方面，研究人员描述的系统使用语言模型、嵌入和角色记忆来保持上下文。用户可以指定主角、背景、角色阵容和大致故事方向；系统随后根据这些输入和模拟数据生成场景与对话。这种方法旨在把角色互动转化为连贯的剧本。

论文描述了从创意、故事梗概以及一个模拟周内的主要事件开始，这相当于约 3 小时的模拟运行时间。Berman 说，系统会挑选素材制作一集约 22 分钟的内容。这是所描述的研究流程和目标，并不保证每次运行都能生成该长度、完整且连贯的剧集。

工作流图将用户指引与智能体行动、模拟数据分开。这些输入进入语言模型提示链并接受评估，随后进行角色选择和场景构建。场景编排系统、镜头及语音生成共同组成最终播放内容；除了简短的故事提示，还涉及多个步骤。

研究人员还提出情节模式和“戏剧算子”，即 DrOps，来帮助组织场景及其联系。伏笔或反转等手法可以纳入提示流程。这是对长篇结构问题的一种尝试，并不能证明系统已经解决了连贯性或戏剧写作问题。

这一演示为编剧、演员和插画师带来了问题。视频发布时，好莱坞编剧正在罢工，AI 是劳资谈判议题之一。项目也引发了有关使用现有角色、表演和训练材料的问题；视频并未解决这些权利问题。

我看了几个生成的示例，觉得令人印象深刻，但我认为它们没有复现让《南方公园》成功的人类叙事和喜剧节奏。看起来、听起来像一部熟悉的剧，与稳定达到其写作水平是不同的。这是我对示例的判断，并非受控的质量评估。

我预计 AI 会颠覆娱乐业、影响工作，同时帮助人们提高效率并创造新类型的工作。这些是预测，并非该原型已经证明的结果。Fable 表示正在探索其他节目；视频发布时，由于代码尚未公开，我无法亲自试用系统。更广泛的伦理和创意问题仍待讨论。