Pular para o conteúdo principal

Grafos Estruturados para Raciocínio Narrativo Visual em Quadrinhos

Um artigo recente disponível no arquivo de pré-publicação arXiv (ID 2506.10008) propõe um framework hierárquico baseado em grafos de conhecimento para a compreensão estruturada de narrativas visuais, com foco específico em mídias multimodais como quadrinhos. O trabalho, intitulado "Structured Graph Representations for Visual Narrative Reasoning: A Hierarchical Framework for Comics", detalha uma abordagem para decompor o conteúdo narrativo em múltiplos níveis.

A metodologia apresentada no artigo decompõe o conteúdo de narrativas visuais desde arcos de história em macro-nível até segmentos de eventos mais granulares. Esses diferentes níveis são representados através de grafos de conhecimento integrados, que são capazes de capturar relacionamentos semânticos, espaciais e temporais presentes na narrativa.

No nível individual do painel (quadro a quadro), o framework constrói grafos multimodais. Estes grafos conectam elementos visuais, como personagens, objetos e ações, com seus componentes textuais correspondentes, incluindo diálogos e legendas. Essa integração permite uma representação rica e interconectada dos elementos narrativos.

Os grafos gerados são integrados através dos diferentes níveis narrativos para dar suporte ao raciocínio sobre a estrutura da história, a continuidade dos personagens e a progressão dos eventos. Os autores aplicaram a abordagem a um subconjunto anotado manualmente do conjunto de dados Manga109. Eles demonstraram a capacidade do framework em suportar raciocínio simbólico em diversas tarefas narrativas. Isso inclui recuperação de ações, rastreamento de diálogos, mapeamento de aparição de personagens e reconstrução da linha do tempo dos painéis.

Os resultados da avaliação, conforme descrito no artigo, mostram alta precisão e recall em todas as tarefas, validando a coerência e a interpretabilidade do framework proposto. Os autores sugerem que este trabalho contribui com uma fundação escalável para análise de conteúdo baseada em narrativa, contação de histórias interativas e raciocínio multimodal em mídia visual. O artigo foi submetido à conferência ACM Multimedia 2025 e está atualmente sob revisão.

Postagens mais visitadas deste blog

Modelagem Estelar Avançada: Acoplamento 1D e 3D em Diferentes Metalicidades

Percepções de Professores sobre a Integração do GPT-4 no Ensino Médio

Nova Abordagem Data-Driven Explica Deepfakes de Áudio

IA e Topologia Preveem Ratings de Crédito Bancário com Nova Rede Neural

Melhorando a Compreensão de Cidades 3D com Integração Multimídia

Gerenciamento Ótimo de Energia em VE Autônomos sob Temperaturas Frias com Controle Preditivo

Extensão de Arquivo Iris: Um Novo Formato para Patologia Digital Eficiente

Localização Multiuso com Deep Learning e Segmentação Semântica por Ângulo de Chegada

Novo Limite Superior para a Quantidade de Holevo na Física Quântica

Novas Cotas para Hamiltonianos Quânticos 2-Locais via Grafos Token