論文の概要: MuVi: Video-to-Music Generation with Semantic Alignment and Rhythmic Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12957v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 18:44:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:18:09.777764
• Title: MuVi: Video-to-Music Generation with Semantic Alignment and Rhythmic Synchronization
• Title（参考訳）: MuVi: セマンティックアライメントとリズム同期によるビデオ音楽生成
• Authors: Ruiqi Li, Siqi Zheng, Xize Cheng, Ziang Zhang, Shengpeng Ji, Zhou Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオコンテンツに合わせた音楽を生成するためのフレームワークであるMuViについて述べる。 MuViは、特別に設計された視覚適応器を通じて映像コンテンツを分析し、文脈的および時間的に関係のある特徴を抽出する。 音声品質と時間同期の両方において, MuVi が優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.498942604622165
• License:
• Abstract: Generating music that aligns with the visual content of a video has been a challenging task, as it requires a deep understanding of visual semantics and involves generating music whose melody, rhythm, and dynamics harmonize with the visual narratives. This paper presents MuVi, a novel framework that effectively addresses these challenges to enhance the cohesion and immersive experience of audio-visual content. MuVi analyzes video content through a specially designed visual adaptor to extract contextually and temporally relevant features. These features are used to generate music that not only matches the video's mood and theme but also its rhythm and pacing. We also introduce a contrastive music-visual pre-training scheme to ensure synchronization, based on the periodicity nature of music phrases. In addition, we demonstrate that our flow-matching-based music generator has in-context learning ability, allowing us to control the style and genre of the generated music. Experimental results show that MuVi demonstrates superior performance in both audio quality and temporal synchronization. The generated music video samples are available at https://muvi-v2m.github.io.
• Abstract（参考訳）: ビデオの視覚的内容に合わせて音楽を生成することは、視覚的意味論の深い理解を必要とし、メロディ、リズム、ダイナミックスが視覚的物語と調和する音楽を生成するため、難しい作業であった。 本稿では,これらの課題を効果的に解決する新しいフレームワークであるMuViについて述べる。 MuViは、特別に設計された視覚適応器を通じて映像コンテンツを分析し、文脈的および時間的に関係のある特徴を抽出する。 これらの特徴は、ビデオのムードやテーマにマッチするだけでなく、リズムやペーシングにも使用される。 また,音楽フレーズの周期性に基く同期を確保するために,コントラスト付き音楽視覚事前学習方式を導入する。 さらに、フローマッチングに基づく音楽生成装置がコンテキスト内学習能力を持ち、生成した音楽のスタイルやジャンルを制御できることを実証する。 実験の結果,MuViは音質と時間同期の両方において優れた性能を示すことがわかった。 生成されたミュージックビデオサンプルはhttps://muvi-v2m.github.io.comで公開されている。

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