A Versatile Multimodal Agent for Multimedia Content Generation
作者: Daoan Zhang, Wenlin Yao, Xiaoyang Wang, Yebowen Hu, Jiebo Luo, Dong Yu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-06
💡 一句话要点
提出一种多模态Agent，用于自动化复杂多媒体内容生成任务，提升内容创作效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态Agent 内容生成 技能获取 计划优化 多媒体内容创作
📋 核心要点
- 现有AIGC模型难以处理实际应用中复杂的多模态内容生成任务，缺乏端到端的集成能力。
- 提出MultiMedia-Agent，利用技能获取理论建模数据管理和Agent训练，实现复杂内容创作的自动化。
- 设计两阶段相关性策略优化计划，并通过三阶段训练方法提升Agent生成多媒体内容的能力。
📝 摘要（中文）
随着AIGC（AI生成内容）技术的进步，越来越多的生成模型正在革新视频编辑、音乐生成甚至电影制作等领域。然而，由于当前AIGC模型的局限性，大多数模型只能作为特定应用场景中的独立组件，无法在实际应用中端到端地完成任务。在实际应用中，编辑专家通常处理各种图像和视频输入，并产生多模态输出——视频通常包括音频、文本和其他元素。当前的模型无法有效地实现这种跨多种模态的集成。然而，基于Agent的系统的兴起使得使用AI工具来处理复杂的内容生成任务成为可能。为了应对复杂的场景，本文提出了一种旨在自动化复杂内容创建的MultiMedia-Agent。我们的Agent系统包括数据生成管道、用于内容创建的工具库以及用于评估偏好对齐的一组指标。值得注意的是，我们引入了技能获取理论来建模训练数据管理和Agent训练。我们设计了一种两阶段相关性策略用于计划优化，包括自相关和模型偏好相关。此外，我们利用生成的计划通过包括基础/成功计划微调和偏好优化在内的三阶段方法来训练MultiMedia-Agent。比较结果表明，我们的方法是有效的，并且与新模型相比，MultiMedia-Agent可以生成更好的多媒体内容。
🔬 方法详解
问题定义：当前的AIGC模型在处理实际应用中的复杂多媒体内容生成任务时存在局限性。它们通常只能作为独立组件运行，无法实现跨多种模态（如视频、音频、文本）的端到端集成。这使得它们难以满足实际应用中对多模态内容创作的需求。现有方法缺乏对复杂场景的有效建模和规划能力，导致生成的内容质量和效率较低。
核心思路：本文的核心思路是利用Agent系统来自动化复杂内容创建过程。通过引入技能获取理论，将训练数据管理和Agent训练过程建模为技能学习的过程，从而提升Agent的泛化能力和适应性。此外，通过设计两阶段相关性策略，优化Agent的计划能力，使其能够更好地应对复杂场景。
技术框架：MultiMedia-Agent系统包含三个主要组成部分：数据生成管道、内容创建工具库和偏好对齐评估指标。数据生成管道负责生成用于训练Agent的多样化数据。内容创建工具库提供了一系列用于处理不同模态数据的工具，例如视频编辑、音频处理和文本生成。偏好对齐评估指标用于评估生成内容与用户偏好之间的匹配程度。Agent的训练过程分为三个阶段：基础训练、成功计划微调和偏好优化。
关键创新：该论文的关键创新在于将技能获取理论应用于多媒体内容生成Agent的训练。通过将数据管理和Agent训练建模为技能学习过程，可以更有效地利用训练数据，提升Agent的泛化能力。此外，两阶段相关性策略（自相关和模型偏好相关）能够更好地优化Agent的计划能力，使其能够生成更符合用户偏好的内容。
关键设计：两阶段相关性策略是关键设计之一。自相关旨在提升计划的内部一致性，而模型偏好相关则旨在使计划更符合模型的偏好。在训练过程中，使用了三个阶段：基础训练用于学习基本技能，成功计划微调用于提升生成成功计划的能力，偏好优化用于使生成内容更符合用户偏好。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了MultiMedia-Agent的有效性。实验结果表明，与现有模型相比，MultiMedia-Agent能够生成更高质量、更符合用户偏好的多媒体内容。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示（未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化视频编辑、音乐创作、电影制作等领域。通过MultiMedia-Agent，可以显著降低内容创作的门槛，提高创作效率，并生成更符合用户需求的多媒体内容。未来，该技术有望应用于个性化内容推荐、智能广告生成等领域，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
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.