M2M-Gen: A Multimodal Framework for Automated Background Music Generation in Japanese Manga Using Large Language Models
作者: Megha Sharma, Muhammad Taimoor Haseeb, Gus Xia, Yoshimasa Tsuruoka
分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS
发布日期: 2024-10-13
💡 一句话要点
M2M-Gen：利用大语言模型为日本漫画自动生成背景音乐的多模态框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 漫画背景音乐生成 多模态融合 大语言模型 GPT4o 文本到音乐 情感分类 场景理解
📋 核心要点
- 现有方法缺乏针对日本漫画背景音乐生成的专用数据集和基线模型，限制了该领域的研究进展。
- M2M-Gen框架利用GPT4o将漫画场景信息转化为音乐指令，并生成音乐描述，指导文本到音乐模型生成合适的背景音乐。
- 实验结果表明，M2M-Gen生成的音乐在质量、相关性和一致性方面优于基线模型，能够更好地配合漫画场景。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种名为M2M-Gen的多模态框架，用于为日本漫画量身定制生成背景音乐。该任务的主要挑战是缺乏可用的数据集或基线。为了应对这些挑战，我们提出了一种自动音乐生成流程，可以为输入的漫画书生成背景音乐。首先，我们使用漫画中的对话来检测场景边界，并使用场景中人物的面部进行情感分类。然后，我们使用GPT4o将这种低级场景信息转换为高级音乐指令。在场景信息和音乐指令的条件下，另一个GPT4o实例生成页面级别的音乐描述，以指导文本到音乐模型。这产生了与漫画不断发展的叙事相一致的音乐。通过广泛的主观评估证实了M2M-Gen的有效性，与我们的基线相比，它展示了生成更高质量、更相关和更一致的音乐以补充特定场景的能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决为日本漫画自动生成合适的背景音乐的问题。现有方法缺乏针对漫画场景的音乐生成数据集和基线模型，难以生成与漫画内容相匹配的音乐。
核心思路：论文的核心思路是将漫画内容（对话、人物表情）转化为高级音乐指令，然后利用这些指令引导文本到音乐模型生成背景音乐。通过多模态信息融合，实现漫画内容与音乐风格的匹配。
技术框架：M2M-Gen框架包含以下主要模块：1) 场景边界检测和情感分类模块，利用对话和人物面部表情识别场景信息；2) GPT4o指令生成模块，将场景信息转化为高级音乐指令；3) GPT4o音乐描述生成模块，根据场景信息和音乐指令生成页面级别的音乐描述；4) 文本到音乐模型，根据音乐描述生成最终的背景音乐。
关键创新：该方法的主要创新在于利用大语言模型GPT4o作为桥梁，将漫画的视觉和文本信息转化为音乐指令，从而实现多模态信息的有效融合。此外，该方法构建了一个完整的自动音乐生成流程，无需人工干预。
关键设计：论文使用了GPT4o模型进行指令生成和音乐描述生成，具体参数设置未知。文本到音乐模型的选择和训练细节未知。情感分类模块的具体实现方式未知。损失函数和网络结构等技术细节也未在论文中详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过主观评估验证了M2M-Gen的有效性，结果表明，与基线模型相比，M2M-Gen生成的音乐在质量、相关性和一致性方面均有显著提升，能够更好地配合漫画场景。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于漫画制作、动画制作等领域，为创作者提供自动化的背景音乐生成工具，降低制作成本，提高创作效率。未来，该技术还可以扩展到其他类型的视觉内容，如游戏、电影等，实现更广泛的应用。
📄 摘要（原文）
This paper introduces M2M Gen, a multi modal framework for generating background music tailored to Japanese manga. The key challenges in this task are the lack of an available dataset or a baseline. To address these challenges, we propose an automated music generation pipeline that produces background music for an input manga book. Initially, we use the dialogues in a manga to detect scene boundaries and perform emotion classification using the characters faces within a scene. Then, we use GPT4o to translate this low level scene information into a high level music directive. Conditioned on the scene information and the music directive, another instance of GPT 4o generates page level music captions to guide a text to music model. This produces music that is aligned with the mangas evolving narrative. The effectiveness of M2M Gen is confirmed through extensive subjective evaluations, showcasing its capability to generate higher quality, more relevant and consistent music that complements specific scenes when compared to our baselines.