論文の概要: Action2Sound: Ambient-Aware Generation of Action Sounds from Egocentric Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09272v3
• Date: Thu, 25 Jul 2024 15:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 18:47:24.502950
• Title: Action2Sound: Ambient-Aware Generation of Action Sounds from Egocentric Videos
• Title（参考訳）: Action2Sound:エゴセントリックビデオからのアクション音のアンビエント・アウェア・ジェネレーション
• Authors: Changan Chen, Puyuan Peng, Ami Baid, Zihui Xue, Wei-Ning Hsu, David Harwath, Kristen Grauman,
• Abstract要約: 既存のアプローチでは、トレーニング中にビデオとオーディオの完全な対応を暗黙的に仮定する。 環境に配慮した新しいオーディオ生成モデルAV-LDMを提案する。 我々のアプローチは、観察された視覚コンテンツに忠実にビデオ・オーディオ生成を集中させる最初の方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.32349247938136
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Generating realistic audio for human actions is important for many applications, such as creating sound effects for films or virtual reality games. Existing approaches implicitly assume total correspondence between the video and audio during training, yet many sounds happen off-screen and have weak to no correspondence with the visuals -- resulting in uncontrolled ambient sounds or hallucinations at test time. We propose a novel ambient-aware audio generation model, AV-LDM. We devise a novel audio-conditioning mechanism to learn to disentangle foreground action sounds from the ambient background sounds in in-the-wild training videos. Given a novel silent video, our model uses retrieval-augmented generation to create audio that matches the visual content both semantically and temporally. We train and evaluate our model on two in-the-wild egocentric video datasets, Ego4D and EPIC-KITCHENS, and we introduce Ego4D-Sounds -- 1.2M curated clips with action-audio correspondence. Our model outperforms an array of existing methods, allows controllable generation of the ambient sound, and even shows promise for generalizing to computer graphics game clips. Overall, our approach is the first to focus video-to-audio generation faithfully on the observed visual content despite training from uncurated clips with natural background sounds.
• Abstract（参考訳）: 人間のアクションのための現実的なオーディオを生成することは、映画や仮想現実ゲームのためのサウンドエフェクトを作成するなど、多くのアプリケーションにとって重要である。 既存のアプローチでは、トレーニング中にビデオとオーディオの完全な対応を暗黙的に仮定するが、多くの音は画面外で発生し、視覚とは全く一致しない。 環境に配慮した新しいオーディオ生成モデルAV-LDMを提案する。 本研究では,前庭動作音を周囲の背景音から遠ざけるための新しい音調和機構を考案した。 新たなサイレントビデオが提供されると、我々のモデルは検索拡張生成を用いて、視覚コンテンツを意味的にも時間的にも一致させるオーディオを生成する。 Ego4DとEPIC-KITCHENSの2つの動画データセット上で,我々のモデルをトレーニングし,評価する。 我々のモデルは,既存の手法より優れており,周囲の音を制御可能な生成が可能であり,コンピュータグラフィックスゲームクリップへの一般化の約束も示している。 本手法は,自然の背景音を生かしたビデオクリップを訓練しながら,観察された映像コンテンツに忠実に焦点を合わせた最初の手法である。

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