GPT-3殺入漫威宇宙!二次元小夥用它生成蜘蛛人續集
既然GPT-3能循理路精煉總結語料文本,寫詩可以、寫rap歌詞可以,那麼照貓畫虎寫小劇本,也不是不可以的…吧?
其實真是可以的,而且有人已經如此操作了。
AI新玩法:產生蜘蛛人電影劇本試試?
Youtube上的簡筆動漫Up主Bradius嘗試向高難度挑戰:拿GPT-3生成一個蜘蛛人系列電影劇本。
看完《蜘蛛人:無家日》後,Bradius覺得這部電影好好看、只看單一版本實在太浪費了。為何不拿AI生成蜘蛛人電影的衍生「續集」劇本呢?
雖然蜘蛛人這個IP在被漫威買回去前後,每部戲都是成本至少過億美元的大製作,《英雄無歸》的成本是兩億美元。
不過大製作的錢是花在大明星、大佈景、大特效、大宣發上,劇本嘛…無非是過場打鬥青春戀愛「能力越大責任越大」的叔叔/阿姨死掉橋段。
用AI挑戰一下人類編劇,應該沒問題!
RNN做編劇失敗:台詞多亂碼
首先,Bradius用谷歌Colab推出的一款基於「遞歸神經網路」(RNN)的文本生成器嘗試了兩次。
我們來看看都生成了什麼東西出來:
「彼得走了過去,不斷用手抓著自己的頭髮...」
彼得:「我難以置信你居然要『過他』?」
「彼得?」
「彼得張了張嘴,但是並沒有發出聲音。」
「突然,米歇爾的臉上浮現出了一抹笑容。」
米歇爾:「我只是在開玩笑啦。」
「我不在乎。 」
「拜拜。」
彼得:「好吧,那接下來我們應該跑點#¥%…*&...」
米歇爾: 「噢,是的,嗯,我真的不是很想慶祝~!#¥%…&*」
等等...看到這裡先打住,有沒有發現,其實還挺不通順的?
從第二句的「過他」開始,畫風就開始不對了。更不必說後面都開始生成一些亂七八糟的東西,什麼drissanced、cobbwice。
小編看到還以為是什麼技術詞彙,沒想到一查,根本查無此詞。
......那不就是狗屁不通嗎?
緊接著,作者又突發奇想,打算把蜘蛛人系列的所有電影劇本文本全都灌進RNN。
並且,這次要讓模型被這些語料訓練200次,看看效果如何。
彼得:「拉拉扯扯。」
「馮托克斯嗎?K Rimp用。」
「他們不多。」
# #「噢。」
「喔不。」
打住吧。鍵盤上撒一把米讓小雞來啄都比這個效果好。
這比上次還要差,可以說通篇都是胡言亂語。生成的文本好像把所有電影裡的人物、角色、劇本風格全都亂七八糟的揉在一起了。
###看來,用RNN這個辦法行不通。 ######沒關係,作者還有Plan B。 ######GPT-3做編劇大成功:劇本飽滿且有戲劇張力######拿Jeff Dean家的RNN文本生成器沒搞定,那用其他家的文本生成AI試試看? ######Bradius發現現在基於GPT-2的文字產生API已經俯首可得了,但…GPT-3不是早就出了什麼? ######Bradius盛讚GPT-3是「用整個網路訓練出的」、是「全網最聰明的AI」,決定就拿它來寫蜘蛛人「續作」劇本。 ######加持GPT-3的偷懶人類,只要輸入一句「以下是漫威宇宙中下一部蜘蛛人電影的整個洩露劇本」,AI就嘩嘩輸出了28頁戲劇結構完備工整的合規電影劇本。 ############### 這劇本故事結構齊全,也帶有漫威宇宙中的特色梗。 ######Bradius本以為AI不能取代人類編劇、輸出匹敵作品,結果拿到28頁長的過硬劇本,自己也懶得全部畫成動畫再做視頻了,只做個簡潔版。 ###Bradius還表示,因為聯絡不上荷蘭弟,所以動畫裡的蜘蛛人他自己配音了,「想必荷蘭弟不會介意的」。
以下是惡搞版《蜘蛛人》續集《英雄回不去家》之簡版「預告片」:
出片頭:「Bradius工作室出品,與索尼無關,索尼不要起訴我。」
手機響起,梅嬸的聲音切入:「彼得,我會永遠伴隨你身邊。」
年輕的彼得·帕克怒白:「在我需要的時候,你從來不在我身邊!我去上學去了,而且不會回來了!」
雖然批評者稱GPT-3不脫高級複讀機範疇、完全只靠大力出神蹟。但由此可見,如此高檔的複讀機,已經可以透過深度學習,從自然語言的文本中提取出敘述的理路。
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C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。
