Video-to-Audio Generation with Hidden Alignment

要約

ビデオ入力に従って意味的および一時的に整列したオーディオコンテンツを生成することは、特にテキストからビデオへの顕著なブレークスルーに続いて、研究者にとって焦点となっています。
この作業では、ビジョンエンコーダー、補助埋め込み、データ増強技術の3つの重要な側面に焦点を当てた、ビデオからオーディオ世代のパラダイムに関する洞察を提供することを目指しています。
シンプルでありながら驚くほど効果的な直感に基づいて構築された基礎モデルから始めて、アブレーション研究を通じてさまざまなビジョンエンコーダーと補助埋め込みを探ります。
発電の品質とビデオオーディオ同期の調整を強調する包括的な評価パイプラインを採用して、私たちのモデルが最先端のビデオからオーディオ生成機能を示していることを実証します。
さらに、Generation Frameworkの全体的な能力を高める上で、さまざまなデータ増強方法の影響に関する重要な洞察を提供します。
セマンティックおよび時間的観点から同期オーディオを生成するという課題を進める可能性を紹介します。
これらの洞察が、より現実的で正確な視聴覚生成モデルの開発に向けた足がかりとして役立つことを願っています。

要約(オリジナル)

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 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.

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