論文の概要: From Sound to Sight: Towards AI-authored Music Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00029v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 13:54:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-07 09:10:15.252408
- Title: From Sound to Sight: Towards AI-authored Music Videos
- Title（参考訳）: サウンドからSightへ:AIによるミュージックビデオを目指して
- Authors: Leo Vitasovic, Stella Graßhof, Agnes Mercedes Kloft, Ville V. Lehtola, Martin Cunneen, Justyna Starostka, Glenn McGarry, Kun Li, Sami S. Brandt,
- Abstract要約: ユーザが指定した、ボーカルまたは楽器の曲から、音楽ビデオを自動的に生成するための2つの新しいパイプラインを提案する。
音楽ビデオ制作者のマニュアルにインスパイアされた我々は、潜在機能に基づく技術がいかに音声を分析できるかを実験した。
次に、生成モデルを用いて、対応するビデオクリップを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8291397456847625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Conventional music visualisation systems rely on handcrafted ad hoc transformations of shapes and colours that offer only limited expressiveness. We propose two novel pipelines for automatically generating music videos from any user-specified, vocal or instrumental song using off-the-shelf deep learning models. Inspired by the manual workflows of music video producers, we experiment on how well latent feature-based techniques can analyse audio to detect musical qualities, such as emotional cues and instrumental patterns, and distil them into textual scene descriptions using a language model. Next, we employ a generative model to produce the corresponding video clips. To assess the generated videos, we identify several critical aspects and design and conduct a preliminary user evaluation that demonstrates storytelling potential, visual coherency and emotional alignment with the music. Our findings underscore the potential of latent feature techniques and deep generative models to expand music visualisation beyond traditional approaches.
- Abstract（参考訳）: 伝統的な音楽ヴィジュアライゼーションシステムは、限られた表現力しか提供しない形状と色を手作りのアドホック変換に依存している。
既成の深層学習モデルを用いて,ユーザ指定,ボーカル,楽器の楽曲から音楽ビデオを自動的に生成する2つの新しいパイプラインを提案する。
音楽ビデオ制作者の手動ワークフローに触発されて,感情的手がかりや楽器的パターンなどの音楽的品質を検出するために,潜在機能に基づく手法がいかに音声を分析できるかを実験し,言語モデルを用いてテキストシーン記述に分解する。
次に、生成モデルを用いて、対応するビデオクリップを生成する。
生成したビデオを評価するために,複数の重要な側面を特定し,音楽とストーリーテリングの可能性,視覚的コヒーレンシー,感情的アライメントを示す予備的ユーザ評価を行う。
本研究は,音楽の視覚化を従来のアプローチを超えて拡張する潜在特徴技術と深部生成モデルの可能性を明らかにするものである。
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