論文の概要: Video-to-Audio Generation with Hidden Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07464v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 08:40:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 17:21:35.019298
• Title: Video-to-Audio Generation with Hidden Alignment
• Title（参考訳）: 隠れアライメントを用いたビデオ・ツー・オーディオ生成
• Authors: Manjie Xu, Chenxing Li, Yong Ren, Rilin Chen, Yu Gu, Wei Liang, Dong Yu,
• Abstract要約: 我々は、視覚エンコーダ、補助埋め込み、データ拡張技術に焦点をあてて、ビデオ・オーディオ生成パラダイムに関する洞察を提供する。 提案モデルでは,最先端のビデオ・オーディオ生成機能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.284162057261565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating semantically and temporally aligned audio content in accordance with video input has become a focal point for researchers, particularly following the remarkable breakthrough in text-to-video generation. In this work, we aim to offer insights into the video-to-audio generation paradigm, focusing on three crucial aspects: vision encoders, auxiliary embeddings, and data augmentation techniques. Beginning with a foundational model VTA-LDM built on a simple yet surprisingly effective intuition, we explore various vision encoders and auxiliary embeddings through ablation studies. Employing a comprehensive evaluation pipeline that emphasizes generation quality and video-audio synchronization alignment, we demonstrate that our model exhibits state-of-the-art video-to-audio generation capabilities. Furthermore, we provide critical insights into the impact of different data augmentation methods on enhancing the generation framework's overall capacity. We showcase possibilities to advance the challenge of generating synchronized audio from semantic and temporal perspectives. We hope these insights will serve as a stepping stone toward developing more realistic and accurate audio-visual generation models.
• Abstract（参考訳）: ビデオ入力に応じた意味的・時間的に整合した音声コンテンツを生成することは研究者の焦点となり、特にテキスト・ビデオ・ジェネレーションにおける顕著なブレークスルーの後である。 本研究では,視覚エンコーダ,補助埋め込み,データ拡張技術という3つの重要な側面に着目し,映像から音声への生成パラダイムに関する洞察を提供することを目的とする。 単純だが驚くほど効果的な直観に基づいて構築された基礎モデルVTA-LDMから始め、様々な視覚エンコーダと補助的な埋め込みをアブレーション研究を通して探索する。 生成品質とビデオ・オーディオ同期の整合性を重視した包括的評価パイプラインを用いて,本モデルが最先端のビデオ・オーディオ生成機能を示すことを示す。 さらに、生成フレームワークの全体的な能力向上に異なるデータ拡張手法が与える影響について、批判的な洞察を提供する。 セマンティックおよび時間的視点から同期音声を生成するという課題を前進させる可能性を示す。 これらの洞察が、より現実的で正確なオーディオ視覚生成モデルを開発するための足掛かりになることを期待している。

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