論文の概要: ALIVE: Animate Your World with Lifelike Audio-Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08682v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 14:06:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.266083
• Title: ALIVE: Animate Your World with Lifelike Audio-Video Generation
• Title（参考訳）: ALIVE:ライフスタイルのオーディオビデオで世界を切り離す
• Authors: Ying Guo, Qijun Gan, Yifu Zhang, Jinlai Liu, Yifei Hu, Pan Xie, Dongjun Qian, Yu Zhang, Ruiqi Li, Yuqi Zhang, Ruibiao Lu, Xiaofeng Mei, Bo Han, Xiang Yin, Bingyue Peng, Zehuan Yuan,
• Abstract要約: ALIVEは、Soraスタイルのオーディオビデオ生成とアニメーションに事前訓練されたテキスト・トゥ・ビデオ(T2V)モデルを適用する世代モデルである。 音声-視覚同期と参照アニメーションをサポートするため,共用音声-ビデオブランチによるMMDiTアーキテクチャの強化を行った。 ALIVEは優れたパフォーマンスを示し、一貫してオープンソースモデルを上回り、最先端の商用ソリューションにマッチするか、超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.693986608051716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video generation is rapidly evolving towards unified audio-video generation. In this paper, we present ALIVE, a generation model that adapts a pretrained Text-to-Video (T2V) model to Sora-style audio-video generation and animation. In particular, the model unlocks the Text-to-Video&Audio (T2VA) and Reference-to-Video&Audio (animation) capabilities compared to the T2V foundation models. To support the audio-visual synchronization and reference animation, we augment the popular MMDiT architecture with a joint audio-video branch which includes TA-CrossAttn for temporally-aligned cross-modal fusion and UniTemp-RoPE for precise audio-visual alignment. Meanwhile, a comprehensive data pipeline consisting of audio-video captioning, quality control, etc., is carefully designed to collect high-quality finetuning data. Additionally, we introduce a new benchmark to perform a comprehensive model test and comparison. After continue pretraining and finetuning on million-level high-quality data, ALIVE demonstrates outstanding performance, consistently outperforming open-source models and matching or surpassing state-of-the-art commercial solutions. With detailed recipes and benchmarks, we hope ALIVE helps the community develop audio-video generation models more efficiently. Official page: https://github.com/FoundationVision/Alive.
• Abstract（参考訳）: ビデオ生成は、統合されたオーディオビデオ生成に向けて急速に進化している。 本稿では,事前に訓練されたテキスト・トゥ・ビデオ(T2V)モデルをSoraスタイルのオーディオ・ビデオ生成とアニメーションに適応させる生成モデルであるALIVEを提案する。 特に、このモデルは、T2Vファンデーションモデルと比較して、Text-to-Video&Audio(T2VA)とReference-to-Video&Audio(アニメーション)機能をアンロックする。 音声-視覚同期と参照アニメーションをサポートするため,時間的に整列するTA-CrossAttnと正確なオーディオ-視覚アライメントのためのUniTemp-RoPEを含む共同オーディオビデオブランチでMMDiTアーキテクチャを拡張した。 一方、高品質な微調整データを集めるために、オーディオ映像キャプション、品質制御等からなる包括的データパイプラインを慎重に設計する。 さらに、包括的モデルテストと比較を行うための新しいベンチマークを導入する。 百万単位の高品質なデータの事前トレーニングと微調整を継続した後、ALIVEは優れたパフォーマンスを示し、一貫してオープンソースモデルより優れ、最先端の商用ソリューションに適合または超越している。 詳細なレシピとベンチマークによって、ALIVEはコミュニティがより効率的にオーディオビデオ生成モデルを開発するのに役立つことを願っています。 公式ページ: https://github.com/FoundationVision/Alive.com

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