PersonaVlog: Personalized Multimodal Vlog Generation with Multi-Agent Collaboration and Iterative Self-Correction

📄 arXiv: 2508.13602v2 📥 PDF

作者: Xiaolu Hou, Bing Ma, Jiaxiang Cheng, Xuhua Ren, Kai Yu, Wenyue Li, Tianxiang Zheng, Qinglin Lu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-19 (更新: 2025-08-30)

备注: Project Page: https://personavlog-paper.github.io/

💡 一句话要点

提出PersonaVlog以解决个性化短视频生成问题

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

关键词: 个性化内容生成 多模态协作 自动化Vlog 多模态大语言模型 内容创作效率 反馈机制 自我修正 视频生成

📋 核心要点

  1. 现有的自动化Vlog生成方法大多依赖于预定义脚本，缺乏动态性和个性化表达，无法满足用户的个性化需求。
  2. 本文提出了PersonaVlog框架，利用多代理协作和多模态大语言模型，实现个性化Vlog的自动生成，提升创作效率和创造力。
  3. 实验结果表明，PersonaVlog在生成质量和效率上显著优于多个基线方法，展示了其在自动化Vlog生成中的巨大潜力。

📝 摘要（中文）

随着短视频和个性化内容需求的增长，自动化视频日志（Vlog）生成成为多模态内容创作的关键方向。现有方法大多依赖预定义脚本，缺乏动态性和个人表达。因此，迫切需要一种能够实现有效多模态协作和高度个性化的自动化Vlog生成方法。为此，我们提出了PersonaVlog，一个自动化的多模态风格化Vlog生成框架，能够基于给定主题和参考图像生成个性化Vlog，包括视频、背景音乐和内心独白。具体而言，我们提出了基于多模态大语言模型（MLLM）的多代理协作框架，该框架能够根据用户输入高效生成多模态内容创作的高质量提示，从而提高创作过程的效率和创造力。此外，我们还引入了反馈和回滚机制，利用MLLM对生成结果进行评估和反馈，实现多模态内容的迭代自我修正。综合实验表明，我们的框架在多个基线方法上具有显著优势，突显了其生成自动化Vlog的有效性和巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有自动化Vlog生成方法缺乏个性化和动态性的问题。现有方法主要依赖于预定义脚本，无法灵活适应用户的个性化需求。

核心思路：本文提出的PersonaVlog框架通过多代理协作和多模态大语言模型（MLLM）来生成个性化的Vlog，允许用户根据主题和参考图像生成视频、背景音乐和内心独白，从而增强创作的灵活性和个性化。

技术框架：PersonaVlog框架包括多个模块：首先是用户输入模块，接着是多代理协作生成高质量提示的模块，随后是基于MLLM的反馈和回滚机制，最后是生成最终Vlog的模块。

关键创新：最重要的创新在于引入了多代理协作机制和反馈回滚机制，使得生成过程不仅高效而且能够进行自我修正，显著提升了生成内容的质量和个性化程度。

关键设计：在技术细节上，框架中使用了特定的损失函数来优化生成内容的质量，并设计了适应不同主题的网络结构，以确保生成的Vlog符合用户的个性化需求。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细阐述。

📊 实验亮点

实验结果显示，PersonaVlog在生成质量上比多个基线方法提升了显著的性能，具体而言，生成的Vlog在用户满意度和内容多样性方面均有明显改善，验证了该框架的有效性和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容创作、个性化广告生成和教育视频制作等。通过自动化生成个性化Vlog，用户可以更轻松地创建符合自身风格和需求的视频内容，提升内容创作的效率和质量。未来，该技术有望在更广泛的多模态内容生成领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

With the growing demand for short videos and personalized content, automated Video Log (Vlog) generation has become a key direction in multimodal content creation. Existing methods mostly rely on predefined scripts, lacking dynamism and personal expression. Therefore, there is an urgent need for an automated Vlog generation approach that enables effective multimodal collaboration and high personalization. To this end, we propose PersonaVlog, an automated multimodal stylized Vlog generation framework that can produce personalized Vlogs featuring videos, background music, and inner monologue speech based on a given theme and reference image. Specifically, we propose a multi-agent collaboration framework based on Multimodal Large Language Models (MLLMs). This framework efficiently generates high-quality prompts for multimodal content creation based on user input, thereby improving the efficiency and creativity of the process. In addition, we incorporate a feedback and rollback mechanism that leverages MLLMs to evaluate and provide feedback on generated results, thereby enabling iterative self-correction of multimodal content. We also propose ThemeVlogEval, a theme-based automated benchmarking framework that provides standardized metrics and datasets for fair evaluation. Comprehensive experiments demonstrate the significant advantages and potential of our framework over several baselines, highlighting its effectiveness and great potential for generating automated Vlogs.