Video-zu-Audio-Generierung mit versteckter Ausrichtung

Video-to-Audio Generation with Hidden Alignment

July 10, 2024

Autoren: Manjie Xu, Chenxing Li, Yong Ren, Rilin Chen, Yu Gu, Wei Liang, Dong Yu

cs.AI

Zusammenfassung

Die Generierung semantisch und zeitlich abgestimmter Audioinhalte gemäß des Videoinputs hat sich zu einem Schwerpunkt für Forscher entwickelt, insbesondere nach dem bemerkenswerten Durchbruch in der Text-zu-Video-Generierung. In dieser Arbeit zielen wir darauf ab, Einblicke in das Paradigma der Video-zu-Audio-Generierung zu bieten, wobei wir uns auf drei entscheidende Aspekte konzentrieren: Vision-Encoder, Hilfseinbettungen und Datenvergrößerungstechniken. Ausgehend von einem grundlegenden Modell VTA-LDM, das auf einer einfachen, aber überraschend effektiven Intuition aufbaut, untersuchen wir verschiedene Vision-Encoder und Hilfseinbettungen durch Ablationsstudien. Durch die Verwendung eines umfassenden Evaluierungspipelines, die die Generierungsqualität und die Video-Audio-Synchronisationsausrichtung betont, zeigen wir, dass unser Modell modernste Video-zu-Audio-Generierungsfähigkeiten aufweist. Darüber hinaus bieten wir wichtige Einblicke in die Auswirkungen verschiedener Datenvergrößerungsmethoden auf die Verbesserung der Gesamtkapazität des Generierungsrahmens. Wir präsentieren Möglichkeiten, die Herausforderung der Generierung synchronisierter Audioinhalte aus semantischer und zeitlicher Perspektive voranzutreiben. Wir hoffen, dass diese Erkenntnisse als Ausgangspunkt für die Entwicklung realistischerer und genauerer Audio-Visionsgenerierungsmodelle dienen werden.

English

Generating semantically and temporally aligned audio content in accordance with video input has become a focal point for researchers, particularly following the remarkable breakthrough in text-to-video generation. In this work, we aim to offer insights into the video-to-audio generation paradigm, focusing on three crucial aspects: vision encoders, auxiliary embeddings, and data augmentation techniques. Beginning with a foundational model VTA-LDM built on a simple yet surprisingly effective intuition, we explore various vision encoders and auxiliary embeddings through ablation studies. Employing a comprehensive evaluation pipeline that emphasizes generation quality and video-audio synchronization alignment, we demonstrate that our model exhibits state-of-the-art video-to-audio generation capabilities. Furthermore, we provide critical insights into the impact of different data augmentation methods on enhancing the generation framework's overall capacity. We showcase possibilities to advance the challenge of generating synchronized audio from semantic and temporal perspectives. We hope these insights will serve as a stepping stone toward developing more realistic and accurate audio-visual generation models.