Video-naar-Audio Generatie met Verborgen Uitlijning

Video-to-Audio Generation with Hidden Alignment

July 10, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

Het genereren van semantisch en temporeel uitgelijnde audiocontent in overeenstemming met video-invoer is een belangrijk aandachtspunt geworden voor onderzoekers, met name na de opmerkelijke doorbraak in tekst-naar-videogeneratie. In dit werk streven we ernaar inzichten te bieden in het video-naar-audiogeneratieparadigma, met de focus op drie cruciale aspecten: visie-encoders, aanvullende embeddings en data-augmentatietechnieken. Beginnend met een basis model VTA-LDM, gebaseerd op een eenvoudig maar verrassend effectief intuïtief idee, verkennen we verschillende visie-encoders en aanvullende embeddings via ablatiestudies. Door gebruik te maken van een uitgebreide evaluatiepijplijn die de nadruk legt op generatiekwaliteit en video-audio-synchronisatie, tonen we aan dat ons model state-of-the-art mogelijkheden heeft voor video-naar-audiogeneratie. Bovendien bieden we kritische inzichten in de impact van verschillende data-augmentatiemethoden op het verbeteren van de algehele capaciteit van het generatieframework. We laten mogelijkheden zien om de uitdaging van het genereren van gesynchroniseerde audio vanuit semantisch en temporeel perspectief verder te ontwikkelen. We hopen dat deze inzichten een opstap zullen vormen naar de ontwikkeling van realistischer en nauwkeuriger audiovisuele generatiemodellen.

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.