EXPOTION: Facial Expression and Motion Control for Multimodal Music Generation

📄 arXiv: 2507.04955v1 📥 PDF

作者: Fathinah Izzati, Xinyue Li, Gus Xia

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

发布日期: 2025-07-07

💡 一句话要点

EXPOTION：提出一种利用面部表情和肢体动作控制的多模态音乐生成模型。

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

关键词: 多模态音乐生成 面部表情识别 肢体动作捕捉 参数高效微调 时间同步 视频到音乐 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视频到音乐生成模型难以精确捕捉视频中的情感表达和动作细节，导致生成音乐缺乏表现力和时间同步性。
  2. Expotion模型利用面部表情和肢体动作等多模态视觉信息，结合文本提示，实现对生成音乐更精细的控制和更丰富的情感表达。
  3. 实验结果表明，Expotion在音乐性、创造性、时间对齐等方面均优于现有模型，并构建了一个新的多模态音乐数据集。

📝 摘要（中文）

本文提出Expotion，一种利用多模态视觉控制（具体而言，是人的面部表情和上半身动作）以及文本提示来生成富有表现力且时间上精确的音乐的生成模型。我们在预训练的文本到音乐生成模型上采用参数高效微调（PEFT），从而能够使用小型数据集对多模态控制进行精细的适应。为了确保视频和音乐之间的精确同步，我们引入了一种时间平滑策略来对齐多个模态。实验表明，将视觉特征与文本描述相结合，可以提高生成音乐的整体质量，包括音乐性、创造力、节拍-节奏一致性、与视频的时间对齐以及文本遵循度，超过了所提出的基线和现有的最先进的视频到音乐生成模型。此外，我们还引入了一个新的数据集，包含7小时的同步视频记录，捕捉了富有表现力的面部和上半身手势，并与相应的音乐对齐，为多模态和交互式音乐生成的未来研究提供了巨大的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视频到音乐生成方法通常难以充分利用视频中的视觉信息，特别是面部表情和肢体动作等细节，导致生成的音乐缺乏表现力，与视频内容在时间上难以精确同步。此外，如何有效地融合多模态信息，并利用少量数据进行模型微调也是一个挑战。

核心思路：Expotion的核心思路是利用多模态视觉控制（面部表情和肢体动作）以及文本提示，共同驱动音乐生成。通过参数高效微调（PEFT）策略，在预训练的文本到音乐模型上进行微调，使其能够适应视觉信息的输入。同时，引入时间平滑策略，确保生成音乐与视频在时间上的精确对齐。

技术框架：Expotion模型主要包含以下几个模块：1) 视觉特征提取模块，用于提取视频中的面部表情和肢体动作特征；2) 文本编码模块，用于编码文本提示信息；3) 多模态融合模块，将视觉特征和文本特征进行融合；4) 音乐生成模块，基于融合后的特征生成音乐。整体流程是，首先提取视频和文本的特征，然后将这些特征融合，最后利用融合后的特征生成音乐。

关键创新：Expotion的关键创新在于：1) 引入了面部表情和肢体动作等多模态视觉控制，实现了对生成音乐更精细的控制；2) 采用了参数高效微调（PEFT）策略，能够在小数据集上进行有效微调；3) 提出了时间平滑策略，确保生成音乐与视频在时间上的精确对齐。

关键设计：在参数高效微调方面，具体采用的技术未知，但目标是在预训练模型的基础上，只微调少量参数，以适应新的多模态输入。时间平滑策略的具体实现方式未知，但其目的是减少生成音乐在时间上的突变，使其与视频的节奏和动作更加协调。损失函数的设计也未知，但应该包含音乐质量、时间对齐和文本一致性等方面的约束。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Expotion模型在音乐性、创造力、节拍-节奏一致性、时间对齐和文本遵循度等方面均优于现有模型和提出的基线。此外，该论文还贡献了一个包含7小时同步视频和音乐的新数据集，为未来的多模态音乐生成研究提供了宝贵的资源。

🎯 应用场景

Expotion模型可应用于多种场景，例如：个性化音乐创作，根据用户的情绪和动作生成定制音乐；游戏和虚拟现实，根据玩家的行为和表情生成动态音乐；电影和视频制作，自动生成与视频内容相匹配的背景音乐。该研究有助于推动人机交互和多媒体内容创作的发展。

📄 摘要（原文）

We propose Expotion (Facial Expression and Motion Control for Multimodal Music Generation), a generative model leveraging multimodal visual controls - specifically, human facial expressions and upper-body motion - as well as text prompts to produce expressive and temporally accurate music. We adopt parameter-efficient fine-tuning (PEFT) on the pretrained text-to-music generation model, enabling fine-grained adaptation to the multimodal controls using a small dataset. To ensure precise synchronization between video and music, we introduce a temporal smoothing strategy to align multiple modalities. Experiments demonstrate that integrating visual features alongside textual descriptions enhances the overall quality of generated music in terms of musicality, creativity, beat-tempo consistency, temporal alignment with the video, and text adherence, surpassing both proposed baselines and existing state-of-the-art video-to-music generation models. Additionally, we introduce a novel dataset consisting of 7 hours of synchronized video recordings capturing expressive facial and upper-body gestures aligned with corresponding music, providing significant potential for future research in multimodal and interactive music generation.