CogenPVG: Cognitive-Enhanced Reflective Multi-Agent Framework for Persuasive Video Generation

📄 arXiv: 2609.25821v1 📥 PDF

作者: Yuntian Xiao, Shoulong Zhang, Wenfeng Song, Yan Wang, Yi Chen, Shuai Li

分类: cs.MM, cs.AI

发布日期: 2026-09-22

备注: 17 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出CogenPVG框架以解决说服视频生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 说服视频生成 多代理框架 认知增强 心理学理论 多模态内容生成 反思机制 逻辑推理 故事板规划

📋 核心要点

  1. 现有的说服视频生成方法缺乏系统性，难以实现高水平的说服效果。
  2. CogenPVG框架通过四个阶段的生成过程，结合认知心理学理论，提升视频的说服力。
  3. 实验结果显示，CogenPVG在说服性能上优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

说服视频生成（PVG）是一个有价值但尚未充分探索的研究领域。尽管多模态内容生成取得了显著进展，利用人工智能自动生成具有高度说服力的人类视频仍然是一项艰巨的挑战。本文提出了CogenPVG，一个新颖的认知增强反思多代理框架，旨在解决说服视频生成任务。该框架将复杂的生成过程分解为四个顺序阶段：论证推理、故事板规划、资产创建和后期编辑，模仿人类视频制作人的工作流程。每个阶段都配备了一对生成器和批评者代理，遵循基于心理学说服理论的反思优化方案。通过广泛的实验和综合分析，证明了该框架在说服性能方面的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决说服视频生成（PVG）中的系统性不足，现有方法往往无法生成具有高说服力的视频内容。

核心思路：CogenPVG框架通过将生成过程分解为论证推理、故事板规划、资产创建和后期编辑四个阶段，模仿人类视频制作的工作流程，确保每个阶段都能有效提升视频的说服力。

技术框架：整体架构包括四个主要模块：论证推理阶段生成逻辑推理，故事板规划阶段设计视频结构，资产创建阶段生成多模态内容，后期编辑阶段进行优化和调整。每个阶段均采用生成器和批评者的反思机制。

关键创新：CogenPVG是首个关注一般说服主题的框架，突破了以往仅限于商业目的的限制，结合了心理学的精细化理论，提升了生成视频的说服效果。

关键设计：在论证推理阶段，采用批判性思维理论指导生成逻辑推理；其余阶段则依据启发式理论生成和优化多模态资产，确保视频的整体说服力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CogenPVG在说服性能上显著优于现有基线方法，具体提升幅度达到20%以上，验证了其多代理框架在说服视频生成任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、广告、公共演讲和社交媒体内容创作等。通过生成具有高说服力的视频，CogenPVG能够帮助用户更有效地传达信息和影响观众，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Persuasive video generation (PVG) is a valuable yet under-explored research topic. Despite the significant advances in multimodal content generation, AI-empowered automated creation of human-made-like videos with substantial persuasiveness remains a formidable challenge. In this paper, we propose CogenPVG, a novel Cognitive-Enhanced reflective multi-agent framework tailored for Persuasive Video Generation task. Given the topic and stance from the user, we decouple the sophisticated generation process into four sequential stages: argument reasoning, storyboard planning, asset creation, and post-editing, imitating the workflow of human video producers. To ensure high persuasiveness, each stage is equipped with a pair of generator and critic agents, following a reflective refinement scheme grounded in a solid psychological theory of persuasion, the Elaboration Likelihood Model (ELM). In the argument reasoning stage, we generate highly logical and credible reasoning thoughts under the guidance of critical thinking theory, enabling cognitive enhancement via the central route of the ELM. For the other three stages, we generate and optimize multimodal assets, assembling them into a persuasive video guided by theories of heuristics, as the peripheral route of the ELM. To the best of our knowledge, CogenPVG is the first work focused on general persuasive topics, without being confined to commercial purposes. Extensive experiments and comprehensive analysis demonstrate that our framework achieves the best persuasion performance, thereby proving the effectiveness of our proposed multi-agent framework for the PVG task.