The demand for interactive narratives is growing with increasing popularity of VR and video gaming. This presents an opportunity to create interactive storytelling experiences that allow players to engage with a narrative from a first person perspective, both, immersively in VR and in 3D on a computer. However, for artists and storytellers without programming experience, authoring such experiences is a particularly complex task as it involves coding a series of story events (character animation, movements, time control, dialogues, etc.) to be connected and triggered by a variety of player behaviors. In this work, we present ConnectVR, a trigger-action interface to enable non-technical creators design agent-based narrative experiences. Our no-code authoring method specifically focuses on the design of narratives driven by a series of cause-effect relationships triggered by the player's actions. We asked 15 participants to use ConnectVR in a preliminary workshop study as well as two artists to extensively use our system to create VR narrative projects in a three-week in-depth study. Our findings shed light on the creative opportunities facilitated by ConnectVR's trigger-action approach, particularly its capability to establish chained behavioral effects between virtual characters and objects. The results of both studies underscore the positive feedback from participants regarding our system's capacity to not only support creativity but also to simplify the creation of interactive narrative experiences. Results indicate compatibility with non-technical narrative creator's workflows, showcasing its potential to enhance the overall creative process in the realm of VR narrative design.


翻译:随着VR和视频游戏的日益普及,对交互式叙事的需求不断增长。这为创造交互式叙事体验提供了契机,使玩家能够以第一人称视角沉浸式地在VR中或通过计算机3D环境参与叙事。然而,对于缺乏编程经验的艺术家和故事创作者而言,创作此类体验尤为复杂,因为这需要编写一系列故事事件(角色动画、移动、时间控制、对话等),并将其与多种玩家行为相连接并触发。本研究提出ConnectVR,一种触发器-动作界面,旨在帮助非技术背景的创作者设计基于智能体的叙事体验。我们的无代码创作方法特别关注由玩家行为触发的一系列因果关系驱动的叙事设计。我们邀请15名参与者在初步工作坊研究中使用ConnectVR,并邀请两位艺术家在为期三周的深度研究中广泛使用我们的系统创建VR叙事项目。研究发现揭示了ConnectVR触发器-动作方法所带来的创作机遇,特别是其在虚拟角色与对象之间建立链式行为效应的能力。两项研究的结果均表明参与者对该系统的积极反馈,认为其不仅能支持创意表达,还能简化交互式叙事体验的创作过程。结果显示该系统与非技术叙事创作者的工作流程具有兼容性,展现了其在VR叙事设计领域提升整体创作流程的潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2020年10月19日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
2+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
11+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 4月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员