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通过强化学习生成故事线可视化(PlotThread: Creating Expressive Storyline Visualizations using Reinforcement Learning)

故事线(storyline)是一种常见的表现不同实体之间动态关系的可视化形式,如可视化电影中的人物关系,曲线的合并和分离分别表示电影人物在场景中同时出现、分开。传统的故事线的创作依赖于设计师手绘的方式,具有很好的叙事性,但是手绘的方式费时费力。近年来,研究者通过优化算法的方式,依据优化目标自动生成故事线。自动生成的方式效率高,但是仅依赖指标的方式限制了设计的空间。这篇文章[1]引入强化学习的方法,让机器自动生成不同的故事线可视化形式,然后用户可以在此基础上进行创作,兼顾了故事线可视化生成的效率、表达性和美观性。

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StoryFlow: 追踪故事的发展脉络(StoryFlow:Tracking the Evolution of Stories)

讲故事是人类与生俱来的本领,就像《疯狂原始人》里主人公总是在夜里给大家讲故事一样,人们习惯并喜欢讲故事、听故事。但当故事复杂的时候,尤其是参与的人物之间关系随时间变化、故事的场景也随时间变化时,要很好地”讲“一个让人理解的故事就很有挑战性了。来自微软亚洲研究院的Liu等人在今年的VIS会议中提出的StoryFlow系统,很好地提供了一个基于故事线(Storyline)的追踪故事发展的可视化方法。如下图所示。
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