论文标题：CCA: collaborative competitive agents for image editing

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Tiankai HANG, Shuyang GU, Dong CHEN, Xin GENG, Baining GUO

发表时间：13 Feb 2025

DOI： 10.1007/s11704-025-41244-0

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引用格式：

Tiankai HANG, Shuyang GU, Dong CHEN, Xin GENG, Baining GUO. CCA: collaborative competitive agents for image editing. Front. Comput. Sci., 2025, 19(11): 1911367

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问题概述

当前图像编辑技术面临两大核心挑战：复杂指令的多模态解析与编辑过程的持续优化。尽管生成对抗网络（GANs）和扩散模型在单步生成任务中表现优异，但其在多步骤迭代编辑中的泛化能力受限，且缺乏对历史编辑经验的有效复用。本文提出协同竞争智能体框架（Collaborative-Competitive Agents, CCA），通过构建基于大语言模型（LLMs）的多智能体协同系统，开创性地实现了复杂语义指令的渐进式图像编辑。

技术步骤

CCA的灵感来自生成对抗网络（GAN）。它具有两个“生成器”智能体，它们独立处理编辑指令并创建结果。然后，“判别器”智能体会评估这些结果，向两个生成器提供反馈。生成器使用此反馈以及对彼此工作的观察来改进。这创造了一个协作和竞争的环境。关键是透明度——我们可以看到中间步骤，不同于传统的“黑盒”模型，从而允许迭代优化。

实验结果

CCA擅长处理复杂的图像编辑指令，而传统方法难以应对。该系统的主要贡献是：1）一种具有可控步骤的新型多智能体生成模型。2）分析智能体关系（反思、合作、竞争）如何改善结果。3）全面的实验证明了CCA能够稳健地处理复杂的图像编辑。

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