論文の概要: Multi-Agent Framework for Controllable and Protected Generative Content Creation: Addressing Copyright and Provenance in AI-Generated Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06232v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 12:29:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.703338
• Title: Multi-Agent Framework for Controllable and Protected Generative Content Creation: Addressing Copyright and Provenance in AI-Generated Media
• Title（参考訳）: 制御可能で保護された生成コンテンツ作成のためのマルチエージェントフレームワーク:AI生成メディアにおける著作権とメリットに対処する
• Authors: Haris Khan, Sadia Asif, Shumaila Asif,
• Abstract要約: 現在の生成モデルは「ブラックボックス」として機能し、ユーザコントロールが制限され、知的財産権やトレースコンテンツの起源を保護するための内蔵機構が欠如している。 本稿では,これらの課題に対処する新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of generative AI systems creates unprecedented opportunities for content creation while raising critical concerns about controllability, copyright infringement, and content provenance. Current generative models operate as "black boxes" with limited user control and lack built-in mechanisms to protect intellectual property or trace content origin. We propose a novel multi-agent framework that addresses these challenges through specialized agent roles and integrated watermarking. Our system orchestrates Director, Generator, Reviewer, Integration, and Protection agents to ensure user intent alignment while embedding digital provenance markers. We demonstrate feasibility through two case studies: creative content generation with iterative refinement and copyright protection for AI-generated art in commercial contexts. Preliminary feasibility evidence from prior work indicates up to 23\% improvement in semantic alignment and 95\% watermark recovery rates. This work contributes to responsible generative AI deployment, positioning multi-agent systems as a solution for trustworthy creative workflows in legal and commercial applications.
• Abstract（参考訳）: 生成AIシステムの普及は、制御可能性、著作権侵害、コンテンツ証明に関する重要な懸念を提起しながら、コンテンツ作成の先例のない機会を生み出します。 現在の生成モデルは「ブラックボックス」として機能し、ユーザコントロールが制限され、知的財産権やトレースコンテンツの起源を保護するための内蔵機構が欠如している。 本稿では,これらの課題に対処する新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。 本システムでは,管理者,ジェネレータ,レビュアー,統合,保護エージェントを編成し,デジタルプロファイランスマーカーを埋め込みながらユーザ意図の整合性を確保する。 商業的文脈におけるAI生成芸術の反復的洗練による創造的コンテンツ生成と著作権保護の2つのケーススタディを通じて実現可能性を示す。 先行研究から得られた予備可能性証拠は, セマンティックアライメントの最大23倍, 95%の透かし回復率を示している。 この作業は、法的および商業的なアプリケーションにおいて信頼できる創造的なワークフローのソリューションとして、マルチエージェントシステムを配置する、責任ある生成AIデプロイメントに寄与する。

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