論文の概要: TA-V2A: Textually Assisted Video-to-Audio Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10700v1
- Date: Wed, 12 Mar 2025 06:43:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 22:04:28.96554
- Title: TA-V2A: Textually Assisted Video-to-Audio Generation
- Title（参考訳）: TA-V2A:テキストによるビデオ・ツー・オーディオ生成
- Authors: Yuhuan You, Xihong Wu, Tianshu Qu,
- Abstract要約: V2A(Video-to-audio)生成は、マルチメディア編集、拡張現実、自動コンテンツ作成において有望な領域として登場した。
本稿では,言語,音声,ビデオ機能を統合し,潜在空間における意味表現を改善するTA-V2Aを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.957113952852051
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As artificial intelligence-generated content (AIGC) continues to evolve, video-to-audio (V2A) generation has emerged as a key area with promising applications in multimedia editing, augmented reality, and automated content creation. While Transformer and Diffusion models have advanced audio generation, a significant challenge persists in extracting precise semantic information from videos, as current models often lose sequential context by relying solely on frame-based features. To address this, we present TA-V2A, a method that integrates language, audio, and video features to improve semantic representation in latent space. By incorporating large language models for enhanced video comprehension, our approach leverages text guidance to enrich semantic expression. Our diffusion model-based system utilizes automated text modulation to enhance inference quality and efficiency, providing personalized control through text-guided interfaces. This integration enhances semantic expression while ensuring temporal alignment, leading to more accurate and coherent video-to-audio generation.
- Abstract（参考訳）: 人工知能生成コンテンツ(AIGC)が進化し続けており、マルチメディア編集、拡張現実、自動コンテンツ生成において、ビデオオーディオ(V2A)生成が有望な分野として出現している。
TransformerとDiffusionのモデルには高度なオーディオ生成があるが、現在のモデルではフレームベースの機能のみに依存してシーケンシャルなコンテキストを失うことが多いため、ビデオから正確な意味情報を抽出する上で大きな課題が続いている。
そこで本稿では,言語,音声,ビデオ機能を統合し,潜在空間における意味表現を改善する手法であるTA-V2Aを提案する。
ビデオ理解の強化を目的とした大規模言語モデルの導入により,本手法は意味表現の強化にテキストガイダンスを活用する。
我々の拡散モデルに基づくシステムは、自動テキスト変調を利用して推論品質と効率を向上し、テキスト誘導インタフェースによるパーソナライズされた制御を提供する。
この統合は、時間的アライメントを確保しながらセマンティック表現を強化し、より正確で一貫性のあるビデオ・オーディオ生成をもたらす。
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