GenEscape：层次化多智能体逃脱房间谜题生成
计算机视觉与模式识别
2025-08-12 v2 计算与语言
摘要
我们以挑战文本到图像模型生成既美观又逻辑严谨且颇具智趣的逃脱房间谜题图像为目标。虽然基础图像模型在空间关系和affordance推理方面存在困难，但我们提出了一种层次化多智能体框架，将此任务分解为结构化阶段：功能设计、符号场景图推理、布局合成和局部图像编辑。专用智能体通过迭代反馈协作，确保场景在视觉连贯性和功能可解性方面表现良好。实验表明，智能体协作在可解性、shortcut规避和affordance清晰度方面提升了输出质量，同时保持了视觉质量。
引用
@article{arxiv.2506.21839,
title = {GenEscape: Hierarchical Multi-Agent Generation of Escape Room Puzzles},
author = {Mengyi Shan and Brian Curless and Ira Kemelmacher-Shlizerman and Steve Seitz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21839},
year = {2025}
}