यह शोधपत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में सच्ची रचनात्मकता प्राप्त करने के लिए EARTH ढाँचे का प्रस्ताव करता है। EARTH एक जनरेटिव पाइपलाइन है जिसमें पाँच चरण होते हैं: त्रुटि निर्माण, प्रवर्धन, चयन को परिष्कृत करना, रूपांतरण, और फीडबैक का उपयोग करना। यह मॉडल निर्माण त्रुटियों को रचनात्मक संसाधनों में रूपांतरित करता है। संज्ञानात्मक विज्ञान और जनरेटिव मॉडलिंग का उपयोग करते हुए, यह संरचित संकेतों, अर्थगत अंकों और मानव-सहभागी आकलन का उपयोग करता है, इस धारणा के तहत कि "रचनात्मक क्षमता विफलता में निहित है।" यह ढाँचा LLaMA-2-7B-Chat, SBERT, BERTScore, CLIP, BLIP-2, और स्थिर प्रसार का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है, जिसमें नवीनता, आश्चर्य और प्रासंगिकता पर आधारित एक समग्र पुरस्कार फलन का उपयोग किया जाता है। परिशोधन चरण के परिणामस्वरूप रचनात्मकता अंकों में 52.5% की वृद्धि और अंतिम आउटपुट में 70.4% सुधार हुआ। परिष्कृत नारा 48.4% छोटा था, नवीनता में 40.7% की वृद्धि और प्रासंगिकता में 4.0% की कमी देखी गई। बहुविध परीक्षण ने नारे और छवि के बीच प्रबल अनुरूपता प्रदर्शित की। मानवीय मूल्यांकन से उत्पन्न परिणाम में उच्च रचनात्मक गुणवत्ता और अभिव्यंजना स्पष्टता दिखाई दी।
