論文の概要: Agentic Planning with Reasoning for Image Styling via Offline RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07148v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 11:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.903781
• Title: Agentic Planning with Reasoning for Image Styling via Offline RL
• Title（参考訳）: オフラインRLによる画像スティリングのための推論によるエージェントプランニング
• Authors: Subhojyoti Mukherjee, Stefano Petrangeli, Branislav Kveton, Trung Bui, Franck Dernoncourt, Arko Mukherjee,
• Abstract要約: 直接的なプロンプトベースの編集は複雑な変換では失敗するが、なぜなら曖昧で主観的なプロンプトは、画像に何を変更するべきかを微妙に理解する必要がしばしばあるからである。 ツールベースのエージェントRLポストトレーニング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）: 66.10749901925941
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Direct prompt-based editing often fails on complex transformations because vague and subjective prompts often require nuanced understanding of what should be changed in the image. Our core intuition is that leveraging compositional image editing tools rather than direct prompting profits from structured agent-level planning with explicit reasoning, leading to better results. This structured planning framework enables efficient offline RL post-training on quality-scored trajectories to improve performance. We present a tool-based agentic RL post-training framework that addresses this through structured planning with chain-of-thought reasoning. Our key contributions include: (1) A tool-based agentic planning methodology that combines a compositional library of orthogonal primitive transformations, structured context representation, and explicit per-step reasoning to decompose complex styling into interpretable tool sequences. (2) A synthetic data generation pipeline producing three large-scale datasets (each $\sim$10K trajectories) with reasoning chains, plans, and quality scores, as no existing datasets provide such supervision. Our datasets and code are publicly available at the HuggingFace repository. (3) Offline RL training methods for learning planners with reasoning as our core algorithmic contributions, which consistently improve over the Edit-Only baseline in visual quality and instruction following. (4) Comprehensive evaluation across 4B and 8B parameter Qwen3-VL models showing that our methods outperform other baselines in the majority of compositional tasks, validated by human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 直接的なプロンプトベースの編集は複雑な変換に失敗することが多く、曖昧で主観的なプロンプトは画像に何を変更するべきかを微妙に理解する必要がある。 私たちの中核的な直感は、構成的画像編集ツールを活用することで、明示的な推論による構造化されたエージェントレベルの計画から利益を直接的に促すのではなく、より良い結果をもたらすことです。 この構造化された計画フレームワークは、高品質な軌道上での効率的なオフラインRLポストトレーニングを可能にし、性能を向上させる。 ツールベースのエージェントRLポストトレーニングフレームワークを提案する。 1) 複雑なスタイリングを解釈可能なツールシーケンスに分解するための,直交プリミティブ変換の合成ライブラリ,構造化コンテキスト表現,明示的なステップごとの推論を組み合わせたツールベースのエージェント計画手法。 2)3つの大規模データセット(それぞれ$\sim$10Kトラジェクトリ)を生成する合成データ生成パイプライン。 私たちのデータセットとコードは、HuggingFaceリポジトリで公開されています。 (3) 計画立案者の学習のためのオフラインRLトレーニング手法は,我々の中心となるアルゴリズム的貢献として,視覚的品質と指導の基準線であるEdit-Onlyよりも一貫して改善されている。 (4) 4B および 8B パラメータ Qwen3-VL モデルにおける包括的評価は,本手法が構成課題の大部分において他の基準よりも優れており,人間の評価によって検証されている。

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