論文の概要: LaunchpadGPT: Language Model as Music Visualization Designer on Launchpad

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04827v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 16:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 17:22:01.384751
• Title: LaunchpadGPT: Language Model as Music Visualization Designer on Launchpad
• Title（参考訳）: LaunchpadGPT:Launchpad上の音楽可視化デザイナとしての言語モデル
• Authors: Siting Xu, Yunlong Tang, Feng Zheng
• Abstract要約: そこで我々はLaunchpad上で音楽の可視化設計を自動生成するLaunchpadGPTモデルを提案する。 生成能力に優れた言語モデルに基づいて,提案したLaunchpadGPTは音声を入力として,ビデオ形式でLaunchpad-playingの照明効果を出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.28739670022223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Launchpad is a musical instrument that allows users to create and perform music by pressing illuminated buttons. To assist and inspire the design of the Launchpad light effect, and provide a more accessible approach for beginners to create music visualization with this instrument, we proposed the LaunchpadGPT model to generate music visualization designs on Launchpad automatically. Based on the language model with excellent generation ability, our proposed LaunchpadGPT takes an audio piece of music as input and outputs the lighting effects of Launchpad-playing in the form of a video (Launchpad-playing video). We collect Launchpad-playing videos and process them to obtain music and corresponding video frame of Launchpad-playing as prompt-completion pairs, to train the language model. The experiment result shows the proposed method can create better music visualization than random generation methods and hold the potential for a broader range of music visualization applications. Our code is available at https://github.com/yunlong10/LaunchpadGPT/.
• Abstract（参考訳）: Launchpadは、照明付きのボタンを押すことで、ユーザーが音楽を作り、演奏できる楽器だ。 launchpadライトエフェクトの設計を補助し、さらに初心者がこの楽器を使って音楽のビジュアライゼーションを行えるようにするために、launchpadgptモデルを提案し、自動的にlaunchpad上での音楽のビジュアライゼーションデザインを生成する。 生成能力に優れた言語モデルに基づいて,提案したLaunchpadGPTは音声を入力として,ビデオ形式でLaunchpad-playingの照明効果を出力する(Launchpad-playing video)。 我々はLaunchpadプレイングビデオを収集し、それらを処理して音楽とそれに対応するLaunchpadプレイングの動画フレームをプロンプト・コンプリートペアとして取得し、言語モデルを訓練する。 実験結果から,提案手法はランダム生成法よりも優れた音楽可視化を実現し,幅広い音楽可視化応用の可能性を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/yunlong10/LaunchpadGPT/で利用可能です。

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