用于创造性连接和表达视觉概念的Vibe空间

创造新的视觉概念通常需要通过它们最相关的共享属性——它们的vibe——来连接不同的想法。我们引入了Vibe Blending，一项新颖的任务，用于生成连贯且有意义的混合体，揭示图像之间的这些共享属性。实现这种混合对当前方法来说具有挑战性，这些方法难以识别和穿越连接潜在空间中遥远概念的非线性路径。我们提出了Vibe Space，一个分层图流形，学习CLIP等特征空间中的低维测地线，从而实现概念之间平滑且语义一致的过渡。为了评估创造性质量，我们设计了一个认知启发的框架，结合了人类判断、LLM推理和基于几何路径的难度评分。我们发现，Vibe Space产生的混合体在创造性和连贯性方面始终被人类评为优于当前方法。