論文の概要: PersonaVlog: Personalized Multimodal Vlog Generation with Multi-Agent Collaboration and Iterative Self-Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13602v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 08:10:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.839467
• Title: PersonaVlog: Personalized Multimodal Vlog Generation with Multi-Agent Collaboration and Iterative Self-Correction
• Title（参考訳）: PersonaVlog: 多エージェント協調と反復自己補正によるパーソナライズされたマルチモーダルVlog生成
• Authors: Xiaolu Hou, Bing Ma, Jiaxiang Cheng, Xuhua Ren, Kai Yu, Wenyue Li, Tianxiang Zheng, Qinglin Lu,
• Abstract要約: PersonaVlogは自動マルチモーダルスタイリングVlog生成フレームワークである。 マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づくマルチエージェント協調フレームワークを提案する。 また,テーマベースの自動ベンチマークフレームワークであるThemeVlogEvalを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.344811492072191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the growing demand for short videos and personalized content, automated Video Log (Vlog) generation has become a key direction in multimodal content creation. Existing methods mostly rely on predefined scripts, lacking dynamism and personal expression. Therefore, there is an urgent need for an automated Vlog generation approach that enables effective multimodal collaboration and high personalization. To this end, we propose PersonaVlog, an automated multimodal stylized Vlog generation framework that can produce personalized Vlogs featuring videos, background music, and inner monologue speech based on a given theme and reference image. Specifically, we propose a multi-agent collaboration framework based on Multimodal Large Language Models (MLLMs). This framework efficiently generates high-quality prompts for multimodal content creation based on user input, thereby improving the efficiency and creativity of the process. In addition, we incorporate a feedback and rollback mechanism that leverages MLLMs to evaluate and provide feedback on generated results, thereby enabling iterative self-correction of multimodal content. We also propose ThemeVlogEval, a theme-based automated benchmarking framework that provides standardized metrics and datasets for fair evaluation. Comprehensive experiments demonstrate the significant advantages and potential of our framework over several baselines, highlighting its effectiveness and great potential for generating automated Vlogs.
• Abstract（参考訳）: ショートビデオやパーソナライズされたコンテンツの需要が高まり、自動ビデオログ(Vlog)生成は、マルチモーダルコンテンツ作成において重要な方向性となっている。 既存のメソッドは主に定義済みのスクリプトに依存しており、ダイナミズムや個人表現が欠如している。 したがって、効率的なマルチモーダルコラボレーションと高いパーソナライズを可能にする自動Vlog生成アプローチが緊急に必要となる。 そこで本研究では,ビデオ,バックグラウンド音楽,インナーモノローグ音声をテーマと参照画像に基づいて特徴付けるパーソナライズされたVlogを生成する,マルチモーダルなVlog自動生成フレームワークであるPersonaVlogを提案する。 具体的には,Multimodal Large Language Models (MLLM) に基づくマルチエージェント協調フレームワークを提案する。 このフレームワークは、ユーザ入力に基づいてマルチモーダルコンテンツ作成のための高品質なプロンプトを効率よく生成し、プロセスの効率性とクリエイティビティを向上させる。 さらに,MLLMを利用したフィードバック・ロールバック機構を組み込んで,生成した結果に対するフィードバックを評価・提供することにより,マルチモーダルコンテンツの反復的自己補正を可能にする。 また,テーマベースの自動ベンチマークフレームワークであるThemeVlogEvalを提案する。 総合的な実験は、いくつかのベースラインに対する我々のフレームワークの重要な利点と可能性を示し、その有効性と自動Vlogの生成の可能性を強調します。

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