Mirror in the Model: Ad Banner Image Generation via Reflective Multi-LLM and Multi-modal Agents

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文章主要内容总结

本文提出了一种名为MIMO(Mirror In-the-Model) 的广告横幅图像自动生成框架,旨在解决现有生成模型在商业设计任务中存在的结构化布局、精确排版、品牌一致性等不足。

MIMO的核心包括两部分:

  1. MIMO-Core:一种分层多模态多代理系统,通过“生成-评估-修订”的迭代循环,模拟人类设计团队分工(内容创作、质量评估、定向优化),动态改进视觉元素;
  2. MIMO-Loop:高层协调层,通过启动多个MIMO-Core实例探索不同风格方向,结合多代理投票协议筛选劣质设计并共享信息,提升整体设计质量。

该框架仅需用户提供简单自然语言提示和logo图像,即可自动检测并纠正多种设计错误(如logo位置不当、关键信息缺乏强调、文本可读性差等)。实验表明,MIMO在11项设计指标上显著优于现有基线模型(如GPT-4o、Flux.1、Recraft V3等),尤其在品牌一致性、关键信息突出等商业设计核心需求上表现优异。

创新点

  1. 分层多代理协作机制(MIMO-Core):将设计任务分解为内容创作、评估、修订等子任务,由专门代理分工完成,通过迭代反馈提升设计精度;
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