論文の概要: EmoAgent: A Multi-Agent Framework for Diverse Affective Image Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11290v2
- Date: Fri, 20 Jun 2025 15:18:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 14:57:51.596277
- Title: EmoAgent: A Multi-Agent Framework for Diverse Affective Image Manipulation
- Title（参考訳）: EmoAgent: 多様な影響のある画像操作のためのマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Qi Mao, Haobo Hu, Yujie He, Difei Gao, Haokun Chen, Libiao Jin,
- Abstract要約: Affective Image Manipulationは、画像内の視覚的要素を変更して、視聴者からの感情的な反応を誘発する。
既存のAIMアプローチは、感情と視覚的手がかりの間の堅固な音素間マッピングに依存している。
本稿では,D-AIMに特化した最初のマルチエージェントフレームワークであるemphEmoAgentを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.29688638322966
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Affective Image Manipulation (AIM) aims to alter visual elements within an image to evoke specific emotional responses from viewers. However, existing AIM approaches rely on rigid \emph{one-to-one} mappings between emotions and visual cues, making them ill-suited for the inherently subjective and diverse ways in which humans perceive and express emotion.To address this, we introduce a novel task setting termed \emph{Diverse AIM (D-AIM)}, aiming to generate multiple visually distinct yet emotionally consistent image edits from a single source image and target emotion. We propose \emph{EmoAgent}, the first multi-agent framework tailored specifically for D-AIM. EmoAgent explicitly decomposes the manipulation process into three specialized phases executed by collaborative agents: a Planning Agent that generates diverse emotional editing strategies, an Editing Agent that precisely executes these strategies, and a Critic Agent that iteratively refines the results to ensure emotional accuracy. This collaborative design empowers EmoAgent to model \emph{one-to-many} emotion-to-visual mappings, enabling semantically diverse and emotionally faithful edits.Extensive quantitative and qualitative evaluations demonstrate that EmoAgent substantially outperforms state-of-the-art approaches in both emotional fidelity and semantic diversity, effectively generating multiple distinct visual edits that convey the same target emotion.
- Abstract（参考訳）: Affective Image Manipulation (AIM)は、画像内の視覚的要素を変更して、視聴者から特定の感情的な反応を誘発することを目的としている。
しかし、既存のAIMアプローチでは、感情と視覚的手がかりの厳密な'emph{one-to-one'マッピングを頼りにしており、人間が感情を知覚し表現する本質的に主観的かつ多様な方法に不適当である。これに対処するために、単一のソースイメージとターゲット感情から複数の視覚的に明瞭で感情的に一貫した画像編集を生成することを目的とした、'emph{Diverse AIM' (D-AIM) と呼ばれる新しいタスク設定を導入する。
D-AIMに特化した最初のマルチエージェントフレームワークであるemph{EmoAgent}を提案する。
EmoAgentは、操作プロセスを、多様な感情的編集戦略を生成する計画エージェント、これらの戦略を正確に実行する編集エージェント、感情的正確性を確保するために反復的に結果を洗練する批判エージェントの3つの特別なフェーズに明示的に分解する。
この共同設計により、EmoAgentは感情から視覚へのマッピングをモデル化し、意味的に多様性があり、感情的に忠実な編集を可能にする。
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