論文の概要: Mozualization: Crafting Music and Visual Representation with Multimodal AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13891v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 08:22:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.644121
• Title: Mozualization: Crafting Music and Visual Representation with Multimodal AI
• Title（参考訳）: Mozualization:マルチモーダルAIによる音楽制作と視覚表現
• Authors: Wanfang Xu, Lixiang Zhao, Haiwen Song, Xinheng Song, Zhaolin Lu, Yu Liu, Min Chen, Eng Gee Lim, Lingyun Yu,
• Abstract要約: Mozualizationは、多様な入力を統合することで、マルチスタイルの組込み音楽を生成する音楽生成・編集ツールである。 私たちの作品は、人々が感情を表現する方法、ムード記述の詩や記事を書くこと、温かくて涼しいトーンで絵を描くこと、悲しい、または高揚的な音楽を聴くこと、にインスピレーションを受けています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.229032883997748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce Mozualization, a music generation and editing tool that creates multi-style embedded music by integrating diverse inputs, such as keywords, images, and sound clips (e.g., segments from various pieces of music or even a playful cat's meow). Our work is inspired by the ways people express their emotions -- writing mood-descriptive poems or articles, creating drawings with warm or cool tones, or listening to sad or uplifting music. Building on this concept, we developed a tool that transforms these emotional expressions into a cohesive and expressive song, allowing users to seamlessly incorporate their unique preferences and inspirations. To evaluate the tool and, more importantly, gather insights for its improvement, we conducted a user study involving nine music enthusiasts. The study assessed user experience, engagement, and the impact of interacting with and listening to the generated music.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,キーワードや画像,音声クリップなどの多様な入力(例えば,さまざまな曲のセグメント,あるいは遊び心のある猫の牧草地)を統合することで,マルチスタイルの組込み音楽を生成する音楽生成編集ツールであるMozualizationを紹介する。 私たちの作品は、人々が感情を表現する方法、ムード記述の詩や記事を書くこと、温かくて涼しいトーンで絵を描くこと、悲しい、または高揚的な音楽を聴くこと、にインスピレーションを受けています。 この概念に基づいて,これらの感情表現を結合的で表現力豊かな歌に変換するツールを開発し,ユーザが自身の独特な好みやインスピレーションをシームレスに組み込むことができた。 ツールの評価と,さらに重要な点として,9人の音楽愛好家を対象としたユーザスタディを行った。 この研究は、ユーザエクスペリエンス、エンゲージメント、および生成された音楽の対話と聴取の影響を評価した。

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