科创中国

行业领域

文化、体育和娱乐业,文化艺术业

需求背景

随着影视市场的不断发展和竞争的加剧，公司面临着如何提高影视创作效率和质量，满足客户和观众的多样化需求，打造具有创新性和竞争力的影视作品的挑战。传统的影视剧本创作过程依赖于人工编剧的经验和创意，耗时耗力，且容易受到主观因素的影响，导致剧本质量不稳定，难以适应市场变化。因此，公司急需一种基于深度学习的影视剧本智能生成与优化系统，能够根据客户或观众的需求和偏好，自动生成或优化影视剧本，提高剧本的创意性、逻辑性、可读性和吸引力，缩短剧本创作周期，降低剧本创作成本，提升公司在影视市场的竞争力。

需解决的主要技术难题

利用深度学习模型从大量的影视剧本数据中学习剧本的结构、风格、语言等特征，并根据不同的题材、类型、风格等条件生成合理、连贯、有趣的影视剧本。

利用深度学习模型对已有的影视剧本进行分析、评价和优化，提出改进建议，并根据用户反馈进行动态调整。

利用深度学习模型实现对影视剧本中的人物、情节、对话等元素的智能生成和修改，增加剧本的多样性和个性化。

如何利用深度学习模型实现对影视剧本中的情感、幽默、悬念等效果的智能控制和调节，增加剧本的感染力和吸引力。

利用深度学习模型实现对影视剧本中的语法、拼写、标点等错误的智能检测和纠正，提高剧本的可读性和规范性。

期望实现的主要技术目标

能够根据用户输入或选择的题材、类型、风格等条件，在10分钟内自动生成一份不少于5000字的完整影视剧本，并输出为PDF或Word格式。

能够根据用户上传或输入的已有影视剧本，在5分钟内对其进行分析、评价和优化，并输出评分、评语和改进建议，以及优化后的影视剧本。

能够根据用户的需求和偏好，对影视剧本中的人物、情节、对话等元素进行智能生成和修改，并实时展示修改后的效果。

能够根据用户的需求和偏好，对影视剧本中的情感、幽默、悬念等效果进行智能控制和调节，并实时展示调节后的效果。

能够对影视剧本中的语法、拼写、标点等错误进行智能检测和纠正，并实时展示纠正后的效果。

能够保证生成或优化的影视剧本的创意性、逻辑性、可读性和吸引力，达到或超过人工编剧的水平，满足客户或观众的需求和期待。

处理进度