Espaces d'Ambiance pour une Connexion Créative et l'Expression de Concepts Visuels
Vibe Spaces for Creatively Connecting and Expressing Visual Concepts
December 16, 2025
papers.authors: Huzheng Yang, Katherine Xu, Andrew Lu, Michael D. Grossberg, Yutong Bai, Jianbo Shi
cs.AI
papers.abstract
La création de nouveaux concepts visuels nécessite souvent de relier des idées distinctes par leurs attributs partagés les plus pertinents — leur ambiance. Nous présentons le *Vibe Blending*, une nouvelle tâche de génération d'hybrides cohérents et significatifs qui révèlent ces attributs communs entre des images. Réaliser de tels mélanges est un défi pour les méthodes actuelles, qui peinent à identifier et à parcourir des chemins non linéaires reliant des concepts distants dans l'espace latent. Nous proposons le *Vibe Space*, une variété graphique hiérarchique qui apprend des géodésiques en faible dimension dans des espaces de caractéristiques comme CLIP, permettant des transitions fluides et sémantiquement cohérentes entre les concepts. Pour évaluer la qualité créative, nous concevons un cadre inspiré de la cognition combinant des jugements humains, un raisonnement par LLM et un score de difficulté géométrique basé sur le chemin. Nous constatons que le Vibe Space produit des mélanges que les humains jugent systématiquement plus créatifs et cohérents que les méthodes actuelles.
English
Creating new visual concepts often requires connecting distinct ideas through their most relevant shared attributes -- their vibe. We introduce Vibe Blending, a novel task for generating coherent and meaningful hybrids that reveals these shared attributes between images. Achieving such blends is challenging for current methods, which struggle to identify and traverse nonlinear paths linking distant concepts in latent space. We propose Vibe Space, a hierarchical graph manifold that learns low-dimensional geodesics in feature spaces like CLIP, enabling smooth and semantically consistent transitions between concepts. To evaluate creative quality, we design a cognitively inspired framework combining human judgments, LLM reasoning, and a geometric path-based difficulty score. We find that Vibe Space produces blends that humans consistently rate as more creative and coherent than current methods.