論文の概要: A Comprehensive Survey on Generative AI for Video-to-Music Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12489v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 03:18:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:05:53.396297
• Title: A Comprehensive Survey on Generative AI for Video-to-Music Generation
• Title（参考訳）: ビデオ・音楽生成のための生成AIに関する総合的調査
• Authors: Shulei Ji, Songruoyao Wu, Zihao Wang, Shuyu Li, Kejun Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、深層生成AI技術を用いて、映像から音楽への生成を包括的に検討する。 視覚的特徴抽出、音楽生成フレームワーク、条件付け機構の3つの重要なコンポーネントに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.575851379886952
• License:
• Abstract: The burgeoning growth of video-to-music generation can be attributed to the ascendancy of multimodal generative models. However, there is a lack of literature that comprehensively combs through the work in this field. To fill this gap, this paper presents a comprehensive review of video-to-music generation using deep generative AI techniques, focusing on three key components: visual feature extraction, music generation frameworks, and conditioning mechanisms. We categorize existing approaches based on their designs for each component, clarifying the roles of different strategies. Preceding this, we provide a fine-grained classification of video and music modalities, illustrating how different categories influence the design of components within the generation pipelines. Furthermore, we summarize available multimodal datasets and evaluation metrics while highlighting ongoing challenges in the field.
• Abstract（参考訳）: ビデオから音楽への生成の急激な成長は、マルチモーダル生成モデルの上昇に起因していると考えられる。 しかし、この分野の著作を包括的に要約する文献が不足している。 本稿では,このギャップを埋めるために,視覚的特徴抽出,音楽生成フレームワーク,条件付け機構という3つの重要な要素に着目し,深層生成AI技術を用いて映像から音楽への生成を包括的に検討する。 各コンポーネントの設計に基づいて既存のアプローチを分類し、異なる戦略の役割を明確にする。 これより先に、私たちはビデオと音楽のモダリティのきめ細かい分類を提供し、異なるカテゴリが生成パイプライン内のコンポーネント設計にどのように影響するかを説明します。 さらに、利用可能なマルチモーダルデータセットと評価指標を要約し、この分野で進行中の課題を強調した。

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