論文の概要: YingSound: Video-Guided Sound Effects Generation with Multi-modal Chain-of-Thought Controls

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09168v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 10:55:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:30:51.672118
• Title: YingSound: Video-Guided Sound Effects Generation with Multi-modal Chain-of-Thought Controls
• Title（参考訳）: YingSound:マルチモーダル・チェーン・オブ・サート制御による映像誘導音効果生成
• Authors: Zihao Chen, Haomin Zhang, Xinhan Di, Haoyu Wang, Sizhe Shan, Junjie Zheng, Yunming Liang, Yihan Fan, Xinfa Zhu, Wenjie Tian, Yihua Wang, Chaofan Ding, Lei Xie,
• Abstract要約: YingSoundは、ビデオ誘導音声生成のための基礎モデルである。 数ショット設定で高品質なオーディオ生成をサポートする。 本稿では,YingSoundが自動評価と人間の研究を通じて,高品質な同期音を効果的に生成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.429203168607147
• License:
• Abstract: Generating sound effects for product-level videos, where only a small amount of labeled data is available for diverse scenes, requires the production of high-quality sounds in few-shot settings. To tackle the challenge of limited labeled data in real-world scenes, we introduce YingSound, a foundation model designed for video-guided sound generation that supports high-quality audio generation in few-shot settings. Specifically, YingSound consists of two major modules. The first module uses a conditional flow matching transformer to achieve effective semantic alignment in sound generation across audio and visual modalities. This module aims to build a learnable audio-visual aggregator (AVA) that integrates high-resolution visual features with corresponding audio features at multiple stages. The second module is developed with a proposed multi-modal visual-audio chain-of-thought (CoT) approach to generate finer sound effects in few-shot settings. Finally, an industry-standard video-to-audio (V2A) dataset that encompasses various real-world scenarios is presented. We show that YingSound effectively generates high-quality synchronized sounds across diverse conditional inputs through automated evaluations and human studies. Project Page: \url{https://giantailab.github.io/yingsound/}
• Abstract（参考訳）: 少量のラベル付きデータが多様なシーンで利用できる製品レベルのビデオのサウンドエフェクトを生成するには、数ショット設定で高品質なサウンドを生成する必要がある。 そこで本研究では,映像誘導音声生成のための基礎モデルであるYingSoundを紹介する。 具体的には、YingSoundは2つの主要なモジュールから構成される。 最初のモジュールは条件付きフローマッチング変換器を使用して、音声と視覚のモーダルをまたいだ音声生成において効果的な意味的アライメントを実現する。 このモジュールは学習可能なオーディオ視覚アグリゲータ(AVA)を構築することを目的としており、複数のステージで高解像度の視覚機能と対応するオーディオ機能を統合する。 第2のモジュールはマルチモーダル・ビジュアル・オーディオ・チェーン・オブ・シント (CoT) アプローチで開発され、より微細な音響効果を数ショット設定で生成する。 最後に、様々な現実シナリオを含む業界標準のV2Aデータセットを提示する。 本稿では,YingSoundが自動評価と人的研究を通じて,多様な条件入力にまたがる高品質な同期音を効果的に生成することを示す。 プロジェクトページ: \url{https://giantailab.github.io/yingsound/}

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