Generazione Audio da Video con Allineamento Nascosto
Video-to-Audio Generation with Hidden Alignment
July 10, 2024
Autori: Manjie Xu, Chenxing Li, Yong Ren, Rilin Chen, Yu Gu, Wei Liang, Dong Yu
cs.AI
Abstract
La generazione di contenuti audio semanticamente e temporalmente allineati in base a input video è diventata un punto focale per i ricercatori, in particolare dopo il notevole progresso nella generazione di video da testo. In questo lavoro, miriamo a offrire approfondimenti sul paradigma di generazione audio da video, concentrandoci su tre aspetti cruciali: encoder visivi, embedding ausiliari e tecniche di aumento dei dati. Partendo da un modello di base, VTA-LDM, costruito su un'intuizione semplice ma sorprendentemente efficace, esploriamo vari encoder visivi e embedding ausiliari attraverso studi di ablazione. Utilizzando una pipeline di valutazione completa che enfatizza la qualità della generazione e l'allineamento della sincronizzazione video-audio, dimostriamo che il nostro modello mostra capacità all'avanguardia nella generazione audio da video. Inoltre, forniamo approfondimenti critici sull'impatto di diversi metodi di aumento dei dati nel potenziare la capacità complessiva del framework di generazione. Mostriamo possibilità per avanzare nella sfida di generare audio sincronizzato da prospettive semantiche e temporali. Speriamo che questi approfondimenti possano servire come trampolino di lancio per lo sviluppo di modelli di generazione audio-visiva più realistici e accurati.
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.