論文の概要: Emotion-Guided Image to Music Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22299v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 17:47:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:41:17.083564
• Title: Emotion-Guided Image to Music Generation
• Title（参考訳）: 音楽生成のための感情誘導画像
• Authors: Souraja Kundu, Saket Singh, Yuji Iwahori,
• Abstract要約: 本稿では,感情誘導型画像から音楽への生成フレームワークを提案する。 特定のイメージの感情的なトーンに合わせて音楽を生成する。 このモデルはCNN-Transformerアーキテクチャを採用しており、訓練済みのCNN画像特徴抽出器と3つのTransformerエンコーダを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
• License:
• Abstract: Generating music from images can enhance various applications, including background music for photo slideshows, social media experiences, and video creation. This paper presents an emotion-guided image-to-music generation framework that leverages the Valence-Arousal (VA) emotional space to produce music that aligns with the emotional tone of a given image. Unlike previous models that rely on contrastive learning for emotional consistency, the proposed approach directly integrates a VA loss function to enable accurate emotional alignment. The model employs a CNN-Transformer architecture, featuring pre-trained CNN image feature extractors and three Transformer encoders to capture complex, high-level emotional features from MIDI music. Three Transformer decoders refine these features to generate musically and emotionally consistent MIDI sequences. Experimental results on a newly curated emotionally paired image-MIDI dataset demonstrate the proposed model's superior performance across metrics such as Polyphony Rate, Pitch Entropy, Groove Consistency, and loss convergence.
• Abstract（参考訳）: 画像から音楽を生成することで、背景音楽、写真スライドショー、ソーシャルメディア体験、ビデオ作成など、さまざまな応用が強化される。 本稿では,Valence-Arousal (VA) の感情空間を利用した感情誘導画像合成フレームワークを提案する。 感情的整合性に対する対照的な学習に依存する従来のモデルとは異なり、提案手法はVA損失関数を直接統合し、正確な感情的アライメントを可能にする。 このモデルはCNN-Transformerアーキテクチャを採用しており、事前訓練されたCNN画像の特徴抽出器と3つのトランスフォーマーエンコーダを備えており、MIDI音楽からの複雑な高レベルの感情的特徴を捉えている。 3つのトランスフォーマーデコーダがこれらの機能を洗練し、音楽的にも感情的にも一貫したMIDIシーケンスを生成する。 新たにキュレートされた感情的ペア画像-MIDIデータセットの実験結果は、ポリフォニーレート、ピッチエントロピー、グローブ一貫性、損失収束といった指標にまたがるモデルの優れた性能を示す。

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