TailorMind: Towards Preference-Aligned Multimodal Content Generation
TailorMind：面向偏好对齐的多模态内容生成
🧭 生成式推荐 · 多模态内容生成
South China University of Technology · Harbin Institute of Technology, Shenzhen
链接协同偏好建模与可控多模态生成，实现个性化多模态内容创建
📌 工作参考价值（5 点）
- 用户行为→文本偏好：利用超图协同过滤从稀疏交互中提炼文本用户画像，可直接迁移到商品描述/广告文案的个性化生成，作为 prompt 输入。
- 文本梯度下降优化：用排序误差反馈迭代更新用户画像，类似思路可用于优化推荐解释或搜索 query 的文本生成，使输出更贴近真实偏好。
- RAG 风格控制：检索真实 UGC 作为风格参考，能避免生成内容失真，适用于电商场景中保持品牌调性或社区风格统一。
- 跨模态一致性反思：通过图文相似度比对减少语义漂移，启发构建多模态内容审核或一致性校验模块。
- TailorBench 评估维度：连贯性/新颖性/美学/幻觉/画像匹配，可作为生成式推荐效果评估的参考框架。