Разработка интеллектуальных систем, обладающих способностью к интерактивному повествованию, становится все более актуальной задачей в условиях стремительного развития цифровых технологий. В настоящей статье рассматривается подход к построению чат-бота, сочетающего возможности Generative Pre-trained Models (GPM) и Generative Adversarial Networks (GAN), что позволяет существенно повысить качество и реалистичность генерируемых реплик. В качестве основы использованы архитектуры GPT и StyleGAN, адаптированные к задаче интерактивного повествования. Проведено моделирование, продемонстрированы улучшенные метрики когерентности и достоверности диалога. Результаты показывают перспективность интеграции нейросетевых архитектур различного типа для создания более выразительных и адаптивных систем диалогового взаимодействия. Материалы статьи могут быть полезны при разработке интеллектуальных агентов, применяемых в образовании, развлечениях и цифровом помощничестве.
