CREA: A Collaborative Multi-Agent Framework for Creative Content Generation with Diffusion Models

要約

AIイメージの創造性は依然として基本的な課題であり、視覚的に説得力のあるコンテンツの生成だけでなく、画像に斬新で表現力豊かで芸術的に豊かな変換を追加する能力も必要とします。
直接的なプロンプトベースの変更に依存する従来の編集タスクとは異なり、創造的な画像編集には、独創性、一貫性、芸術的意図のバランスをとる自律的で反復的なアプローチが必要です。
これに対処するために、人間の創造プロセスを模倣する新しいマルチエージェントコラボレーションフレームワークであるCREAを紹介します。
当社のフレームワークは、画像を概念化、生成、批評、および強化するために動的に協力する専門のAIエージェントのチームを活用しています。
広範な定性的および定量的評価を通じて、CREAは、多様性、セマンティックアライメント、および創造的変換における最先端の方法を大幅に上回ることを実証します。
創造性をダイナミックでエージェントのプロセスとして構成することにより、CreaはAIとARTの交差点を再定義し、自律的なAI主導の芸術的探索、生成デザイン、および人間の共創の道を開きます。
私たちの知る限り、これは創造的な編集のタスクを紹介する最初の作品です。

要約(オリジナル)

Creativity in AI imagery remains a fundamental challenge, requiring not only the generation of visually compelling content but also the capacity to add novel, expressive, and artistically rich transformations to images. Unlike conventional editing tasks that rely on direct prompt-based modifications, creative image editing demands an autonomous, iterative approach that balances originality, coherence, and artistic intent. To address this, we introduce CREA, a novel multi-agent collaborative framework that mimics the human creative process. Our framework leverages a team of specialized AI agents who dynamically collaborate to conceptualize, generate, critique, and enhance images. Through extensive qualitative and quantitative evaluations, we demonstrate that CREA significantly outperforms state-of-the-art methods in diversity, semantic alignment, and creative transformation. By structuring creativity as a dynamic, agentic process, CREA redefines the intersection of AI and art, paving the way for autonomous AI-driven artistic exploration, generative design, and human-AI co-creation. To the best of our knowledge, this is the first work to introduce the task of creative editing.

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