Geração de Áudio a partir de Vídeo com Alinhamento Oculto
Video-to-Audio Generation with Hidden Alignment
July 10, 2024
Autores: Manjie Xu, Chenxing Li, Yong Ren, Rilin Chen, Yu Gu, Wei Liang, Dong Yu
cs.AI
Resumo
A geração de conteúdo de áudio semanticamente e temporalmente alinhado de acordo com a entrada de vídeo tornou-se um ponto focal para pesquisadores, especialmente após o notável avanço na geração de texto para vídeo. Neste trabalho, temos como objetivo oferecer insights sobre o paradigma de geração de áudio para vídeo, focando em três aspectos cruciais: codificadores de visão, incorporações auxiliares e técnicas de aumento de dados. Começando com um modelo fundamental VTA-LDM construído com base em uma intuição simples, porém surpreendentemente eficaz, exploramos diversos codificadores de visão e incorporações auxiliares por meio de estudos de ablação. Utilizando um pipeline de avaliação abrangente que enfatiza a qualidade da geração e o alinhamento de sincronização vídeo-áudio, demonstramos que nosso modelo apresenta capacidades de geração de vídeo para áudio de ponta. Além disso, fornecemos insights críticos sobre o impacto de diferentes métodos de aumento de dados na melhoria da capacidade geral do framework de geração. Mostramos possibilidades para avançar no desafio de gerar áudio sincronizado a partir de perspectivas semânticas e temporais. Esperamos que esses insights sirvam como um ponto de partida para o desenvolvimento de modelos de geração audiovisual mais realistas e precisos.
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.