論文の概要: Hollywood Town: Long-Video Generation via Cross-Modal Multi-Agent Orchestration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22431v1
- Date: Sat, 25 Oct 2025 20:34:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.196355
- Title: Hollywood Town: Long-Video Generation via Cross-Modal Multi-Agent Orchestration
- Title（参考訳）: ハリウッドタウン:クロスモーダルなマルチエージェントオーケストレーションによるロングビデオ生成
- Authors: Zheng Wei, Mingchen Li, Zeqian Zhang, Ruibin Yuan, Pan Hui, Huamin Qu, James Evans, Maneesh Agrawala, Anyi Rao,
- Abstract要約: 本研究は,マルチエージェントコラボレーションを改善するための3つのイノベーションを紹介する。
まず、長いビデオ生成のための階層型グラフベースのマルチエージェントフレームワークであるOmniAgentを提案する。
第2に,文脈工学にヒントを得たハイパーグラフノードを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.65102758687289
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent advancements in multi-agent systems have demonstrated significant potential for enhancing creative task performance, such as long video generation. This study introduces three innovations to improve multi-agent collaboration. First, we propose OmniAgent, a hierarchical, graph-based multi-agent framework for long video generation that leverages a film-production-inspired architecture to enable modular specialization and scalable inter-agent collaboration. Second, inspired by context engineering, we propose hypergraph nodes that enable temporary group discussions among agents lacking sufficient context, reducing individual memory requirements while ensuring adequate contextual information. Third, we transition from directed acyclic graphs (DAGs) to directed cyclic graphs with limited retries, allowing agents to reflect and refine outputs iteratively, thereby improving earlier stages through feedback from subsequent nodes. These contributions lay the groundwork for developing more robust multi-agent systems in creative tasks.
- Abstract（参考訳）: 近年のマルチエージェントシステムの進歩は、長いビデオ生成など、創造的なタスクパフォーマンスを向上する大きな可能性を示している。
本研究は,マルチエージェントコラボレーションを改善するための3つのイノベーションを紹介する。
まず、フィルム制作にインスパイアされたアーキテクチャを活用して、モジュールの特殊化とスケーラブルなエージェント間コラボレーションを可能にする、階層的なグラフベースの長期ビデオ生成用マルチエージェントフレームワークであるOmniAgentを提案する。
第2に、文脈工学に着想を得たハイパーグラフノードを提案し、適切なコンテキスト情報を確保しつつ、十分なコンテキストを欠いたエージェント間の一時的なグループディスカッションを可能にする。
第三に、有向非巡回グラフ(DAG)から限られた再試行を持つ有向巡回グラフへ遷移し、エージェントが反復的に出力を反映し、精製し、その後のノードからのフィードバックにより早期に改善する。
これらの貢献は、創造的なタスクにおいてより堅牢なマルチエージェントシステムの開発の基礎となった。
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