Cross-Modal Learning for Music-to-Music-Video Description Generation

📄 arXiv: 2503.11190v1 📥 PDF

作者: Zhuoyuan Mao, Mengjie Zhao, Qiyu Wu, Zhi Zhong, Wei-Hsiang Liao, Hiromi Wakaki, Yuki Mitsufuji

分类: cs.SD, cs.AI, cs.CL, cs.MM, eess.AS

发布日期: 2025-03-14

备注: Accepted by RepL4NLP 2025 @ NAACL 2025

💡 一句话要点

提出音乐到音乐视频描述生成方法，利用跨模态学习弥合音乐与视频的差异。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音乐视频生成 跨模态学习 多模态模型 文本描述生成 音乐特征提取

📋 核心要点

  1. 音乐到音乐视频生成面临音乐和视频模态差异大的挑战，现有方法难以有效关联两者。
  2. 该论文提出一个包含数据构建和模型微调的完整流程，旨在将音乐表示映射到文本描述。
  3. 实验结果表明，该方法能够从音乐输入生成有意义的音乐视频描述，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

音乐到音乐视频生成是一项具有挑战性的任务，因为音乐和视频模态之间存在内在差异。强大的文本到视频扩散模型的出现，为音乐视频（MV）生成开辟了一条有希望的途径，即首先解决音乐到MV描述的任务，然后利用这些模型进行视频生成。本研究侧重于MV描述生成任务，并提出了一个全面的流程，包括训练数据构建和多模态模型微调。我们在新构建的基于Music4All数据集的音乐到MV描述数据集上微调了现有的预训练多模态模型，该数据集集成了音乐和视觉信息。实验结果表明，音乐表示可以有效地映射到文本领域，从而能够直接从音乐输入生成有意义的MV描述。我们还确定了数据集构建流程中的关键组件，这些组件对MV描述的质量产生重要影响，并强调了需要更多关注的特定音乐属性，以改进MV描述的生成。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决音乐到音乐视频描述生成的问题。现有方法难以有效关联音乐和视频这两种模态，导致生成的描述不够准确和丰富。该问题需要弥合音乐特征和视频内容之间的语义鸿沟。

核心思路：论文的核心思路是利用跨模态学习，将音乐的特征表示映射到文本描述空间。通过构建高质量的音乐-视频描述数据集，并在此基础上微调预训练的多模态模型，使得模型能够理解音乐的语义信息，并生成与之相关的视频描述。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 训练数据构建：基于Music4All数据集，构建音乐到MV描述的数据集。2) 模型微调：在构建的数据集上，微调预训练的多模态模型，使其能够从音乐输入生成MV描述。具体流程包括音乐特征提取、文本描述生成和模型训练等步骤。

关键创新：该研究的关键创新在于构建了一个高质量的音乐到MV描述数据集，并在此基础上对预训练的多模态模型进行微调。这种方法能够有效地利用现有的预训练模型，并将其应用于音乐视频描述生成任务。此外，论文还分析了数据集构建流程中的关键因素，并提出了改进MV描述生成的建议。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集构建：基于Music4All数据集，整合音乐和视觉信息，构建音乐到MV描述的数据集。2) 模型选择：选择合适的预训练多模态模型，例如CLIP等。3) 损失函数：采用合适的损失函数，例如交叉熵损失函数，来训练模型。4) 音乐特征提取：提取音乐的频谱、节奏等特征，作为模型的输入。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过在构建的音乐到MV描述数据集上微调预训练的多模态模型，可以有效地将音乐表示映射到文本领域，从而生成有意义的MV描述。该研究还识别了数据集构建流程中的关键组件，这些组件对MV描述的质量产生重要影响，并强调了需要更多关注的特定音乐属性，以改进MV描述的生成。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于音乐视频自动生成、音乐推荐系统、以及音乐相关的创意内容生成等领域。通过将音乐转化为文本描述，可以更好地理解音乐的内涵，并为用户提供更个性化的音乐体验。未来，该技术有望应用于虚拟现实、游戏等领域，创造更丰富的互动体验。

📄 摘要（原文）

Music-to-music-video generation is a challenging task due to the intrinsic differences between the music and video modalities. The advent of powerful text-to-video diffusion models has opened a promising pathway for music-video (MV) generation by first addressing the music-to-MV description task and subsequently leveraging these models for video generation. In this study, we focus on the MV description generation task and propose a comprehensive pipeline encompassing training data construction and multimodal model fine-tuning. We fine-tune existing pre-trained multimodal models on our newly constructed music-to-MV description dataset based on the Music4All dataset, which integrates both musical and visual information. Our experimental results demonstrate that music representations can be effectively mapped to textual domains, enabling the generation of meaningful MV description directly from music inputs. We also identify key components in the dataset construction pipeline that critically impact the quality of MV description and highlight specific musical attributes that warrant greater focus for improved MV description generation.