Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-Modal Learning for Music-to-Music-Video Description Generation

論文の概要: Cross-Modal Learning for Music-to-Music-Video Description Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11190v1
Date: Fri, 14 Mar 2025 08:34:28 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-17 13:08:29.153981
Title: Cross-Modal Learning for Music-to-Music-Video Description Generation
Title（参考訳）: 音楽間ビデオ記述生成のためのクロスモーダル学習
Authors: Zhuoyuan Mao, Mengjie Zhao, Qiyu Wu, Zhi Zhong, Wei-Hsiang Liao, Hiromi Wakaki, Yuki Mitsufuji,
Abstract要約: 音楽-音楽-ビデオ(MV)生成は、音楽とビデオのモダリティに固有の違いがあるため、難しい課題である。本研究では,MV記述生成タスクに着目し,包括的パイプラインを提案する。新たに構築した音楽-MV記述データセット上で,既存の学習済みマルチモーダルモデルを微調整する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.27153318775917
License:
Abstract: Music-to-music-video generation is a challenging task due to the intrinsic differences between the music and video modalities. The advent of powerful text-to-video diffusion models has opened a promising pathway for music-video (MV) generation by first addressing the music-to-MV description task and subsequently leveraging these models for video generation. In this study, we focus on the MV description generation task and propose a comprehensive pipeline encompassing training data construction and multimodal model fine-tuning. We fine-tune existing pre-trained multimodal models on our newly constructed music-to-MV description dataset based on the Music4All dataset, which integrates both musical and visual information. Our experimental results demonstrate that music representations can be effectively mapped to textual domains, enabling the generation of meaningful MV description directly from music inputs. We also identify key components in the dataset construction pipeline that critically impact the quality of MV description and highlight specific musical attributes that warrant greater focus for improved MV description generation.
Abstract（参考訳）: 音楽から音楽への生成は、音楽とビデオのモダリティの本質的な違いのために難しい課題である。強力なテキスト・ビデオ拡散モデルの出現は、まず音楽・ビデオ記述タスクに対処し、その後これらのモデルをビデオ生成に活用することで、音楽・ビデオ(MV)生成に有望な道を開いた。本研究では,MV記述生成タスクに着目し,トレーニングデータ構築とマルチモーダルモデル微調整を含む包括的パイプラインを提案する。音楽情報と視覚情報を統合したMusic4Allデータセットに基づいて,新たに構築した音楽間MV記述データセット上に,既存の学習済みマルチモーダルモデルを微調整する。実験の結果,音楽表現をテキスト領域に効果的にマッピングすることで,音楽入力から直接有意義なMV記述を生成することができることがわかった。また、MV記述の品質に重要な影響を与えるデータセット構築パイプラインの重要なコンポーネントを特定し、MV記述の改善に焦点を合わせるための特定の音楽属性を強調します。

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