論文の概要: A Versatile Multimodal Agent for Multimedia Content Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03250v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 18:49:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:13.066849
• Title: A Versatile Multimodal Agent for Multimedia Content Generation
• Title（参考訳）: マルチメディアコンテンツ生成のためのマルチモーダルエージェント
• Authors: Daoan Zhang, Wenlin Yao, Xiaoyang Wang, Yebowen Hu, Jiebo Luo, Dong Yu,
• Abstract要約: 複雑なコンテンツ作成タスクの自動化を目的としたMultiMedia-Agentを提案する。 エージェントシステムには、データ生成パイプライン、コンテンツ作成のためのツールライブラリ、嗜好アライメントを評価するためのメトリクスセットが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.86040734610073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advancement of AIGC (AI-generated content) technologies, an increasing number of generative models are revolutionizing fields such as video editing, music generation, and even film production. However, due to the limitations of current AIGC models, most models can only serve as individual components within specific application scenarios and are not capable of completing tasks end-to-end in real-world applications. In real-world applications, editing experts often work with a wide variety of images and video inputs, producing multimodal outputs -- a video typically includes audio, text, and other elements. This level of integration across multiple modalities is something current models are unable to achieve effectively. However, the rise of agent-based systems has made it possible to use AI tools to tackle complex content generation tasks. To deal with the complex scenarios, in this paper, we propose a MultiMedia-Agent designed to automate complex content creation. Our agent system includes a data generation pipeline, a tool library for content creation, and a set of metrics for evaluating preference alignment. Notably, we introduce the skill acquisition theory to model the training data curation and agent training. We designed a two-stage correlation strategy for plan optimization, including self-correlation and model preference correlation. Additionally, we utilized the generated plans to train the MultiMedia-Agent via a three stage approach including base/success plan finetune and preference optimization. The comparison results demonstrate that the our approaches are effective and the MultiMedia-Agent can generate better multimedia content compared to novel models.
• Abstract（参考訳）: AIGC(AI生成コンテンツ)技術の進歩に伴い、ビデオ編集、音楽生成、映画制作といった分野に革命をもたらす生成モデルが増えている。 しかし、現在のAIGCモデルの制限のため、ほとんどのモデルは特定のアプリケーションシナリオ内の個々のコンポーネントとしてしか機能せず、現実世界のアプリケーションでエンドツーエンドのタスクを完了できない。 現実世界のアプリケーションでは、編集の専門家は様々な画像やビデオ入力で作業し、マルチモーダルな出力を生成する。 この複数のモダリティをまたいだ統合のレベルは、現在のモデルでは効果的に達成できないものです。 しかし、エージェントベースのシステムの台頭により、AIツールを使用して複雑なコンテンツ生成タスクに対処することが可能になった。 本稿では,複雑なシナリオに対処するため,複雑なコンテンツ作成を自動化するためのMultiMedia-Agentを提案する。 エージェントシステムには、データ生成パイプライン、コンテンツ作成のためのツールライブラリ、嗜好アライメントを評価するためのメトリクスセットが含まれている。 特に、トレーニングデータキュレーションとエージェントトレーニングをモデル化するために、スキル獲得理論を導入する。 我々は、自己相関とモデル優先相関を含む計画最適化のための2段階の相関戦略を設計した。 さらに、生成した計画を利用して、ベース/success計画の微調整と優先最適化を含む3段階のアプローチで、MultiMedia-Agentをトレーニングした。 比較の結果,提案手法は有効であり,MultiMedia-Agentは新規モデルよりも優れたマルチメディアコンテンツを生成可能であることが示された。

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