論文の概要: Genflow Ad Studio: A Compound AI Architecture for Brand-Aligned, Self-Correcting Video Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16748v1
- Date: Sat, 16 May 2026 02:03:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.00319
- Title: Genflow Ad Studio: A Compound AI Architecture for Brand-Aligned, Self-Correcting Video Generation
- Title（参考訳）: Genflow Ad Studio: ブランド指向の自己修正ビデオ生成のための複合AIアーキテクチャ
- Authors: Debanshu Das, Lavi Nigam, Sunil Kumar Jang Bahadur, Gopala Dhar,
- Abstract要約: Genflowは、生成メディア生産においてブランド一貫性を強制するために設計された複合AIシステムである。
マルチステージの自己修正パイプラインに移行することで、Genflowはブランド準拠のビデオ世代を42%から89%に改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in generative video models demonstrate high visual fidelity, yet their integration into enterprise environments is restricted by temporal inconsistencies and severe brand misalignment. Current monolithic architectures struggle to enforce rigid brand constraints, frequently hallucinating unapproved visual assets. We introduce Genflow, a Compound AI System designed to enforce brand consistency in generative media production. Our architecture integrates a retrieval-based 'Brand DNA' extraction module to parameterize generation according to established corporate identity guidelines. Furthermore, we implement an Adversarial Multi-Agent Quality Control (QC) loop. Instead of a single-pass generation, this pipeline employs evaluator agents to iteratively critique generated frames against the extracted parameters, prompting generator models to refine outputs until a deterministic consensus is reached. By transitioning to a multi-stage, self-correcting pipeline, Genflow improved the yield of brand-compliant video generations from 42% to 89%, establishing a robust framework for scalable, enterprise-grade generative systems.
- Abstract（参考訳）: 生成ビデオモデルの最近の進歩は、高い視覚的忠実さを示しているが、企業環境への統合は、時間的不整合と厳しいブランドのミスアライメントによって制限されている。
現在のモノリシック建築は、しばしば承認されていない視覚的資産を幻覚させる、厳格なブランドの制約を強制するのに苦労している。
我々は、生成メディア生産においてブランド一貫性を強制するために設計された複合AIシステムであるGenflowを紹介する。
本アーキテクチャでは, 検索に基づく「Brand DNA」抽出モジュールを統合し, コーポレート・アイデンティティ・ガイドラインに従って生成をパラメータ化する。
さらに,適応型マルチエージェント品質制御(QC)ループを実装した。
単一パス生成の代わりに、このパイプラインは、生成されたフレームを抽出されたパラメータに対して反復的に批判するために評価エージェントを使用し、決定論的コンセンサスに到達するまで、生成モデルに出力を洗練させる。
マルチステージの自己修正パイプラインに移行することで、Genflowは、ブランド準拠のビデオ世代を42%から89%に改善し、スケーラブルでエンタープライズレベルの生成システムのための堅牢なフレームワークを確立した。
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