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MuVi旨在解决视频到音乐生成(V2M)中的语义对齐和节奏同步问题。 MuVi通过专门设计的视觉适配器分析视频内容,以提取上下文 和时间相关的特征,这些特征用于生成与视频的情感、主题及其节奏和节拍相匹配的音乐。MuVi在音频质量和时间同步方面表现优于现有基线方法,并展示了其在风格和流派控制方面的潜力。

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http://arxiv.org/abs/2410.12957v1 https://muvi-v2m.github.io

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MuVi:具有语义对齐和节奏同步的视频音乐生成

摘要

生成与视频视觉内容相一致的音乐一直是一项具有挑战性的任务，因为它需要对视觉语义的深入理解，并涉及生成旋律、节奏和动态与视觉叙事相协调的音乐。本文提出了 MuVi，这是一种新颖的框架，可以有效解决这些挑战，从而增强视听内容的凝聚力和沉浸式体验。

MuVi 通过专门设计的视觉适配器分析视频内容，以提取上下文和时间相关的特征。这些功能用于生成音乐，不仅与视频的情绪和主题相匹配，而且还与视频的节奏和节奏相匹配。我们还引入了一种对比音乐视觉预训练方案，以确保基于音乐短语的周期性的同步。此外，我们证明了基于流程匹配的音乐生成器具有上下文学习能力，使我们能够控制生成的音乐的风格和流派。实验结果表明，MuVi 在音频质量和时间同步方面都表现出了优越的性能。

方法

MuVi的pipeline。主模型和输入/输出在中间说明，其中视觉编码器在训练阶段被冻结。可视压缩策略列在左侧，其中“CLS”表示某些可视编码器（如CLIP）的CLS令牌。扩散变压器的结构如图所示。

实验

Softmax聚合的注意力分布可视化。斑块越黄，表示它与生成的音乐关系越密切。我们用平均注意力分数掩盖视频帧。我们在应用Softmax后将权重对应的patch变换成蒙版，然后相应调整蒙版的颜色。权值越小（接近0.0），掩模越蓝；相反（接近1.0），它看起来更黄。这反映了适配器的注意力分布。

不同视觉编码器和适配器的结果。粗体数字代表该列的最佳结果，下划线数字代表第二好的结果。“Softmax”和“Sigmoid”表示Softmax和Sigmoid聚合策略，“Attention”表示注意力池策略，“Average”和“CLS”表示使用CLS令牌进行平均池化和池化

结论

本文介绍了一种新的V2M方法MuVi，它可以生成具有语义对齐和节奏同步的音乐原声带。该方法利用了一个简单的非自回归的基于ode的音乐生成器，结合了一个有效的视觉适配器，压缩视觉信息并确保长度对齐。提出了一种创新的对比音乐-视觉预训练方案，通过解决节拍的周期性来强调时间同步。实验结果表明，该方法在V2M任务中取得了满意的效果，并对不同设计的有效性进行了研究。