EgoSonics: Generating Synchronized Audio for Silent Egocentric Videos
作者: Aashish Rai, Srinath Sridhar
分类: cs.CV, cs.MM, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2024-07-30 (更新: 2024-12-14)
备注: WACV 2025
💡 一句话要点
EgoSonics：提出一种为无声第一视角视频生成同步音频的方法
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 音频生成 视频理解 多模态学习 扩散模型 第一视角视频 时间同步 ControlNet
📋 核心要点
- 现有方法在为第一视角视频生成音频时，无法捕捉到视频中广泛的音频频率，限制了应用场景。
- EgoSonics利用潜在扩散模型，通过编码和处理配对的音频-视频数据，生成与视频语义同步的音轨。
- 实验表明，EgoSonics在音频质量和同步性方面优于现有方法，并能有效提升视频摘要的性能。
📝 摘要（中文）
本文介绍EgoSonics，一种为无声第一视角视频生成语义相关且同步音频的方法。为无声第一视角视频生成音频，可以在虚拟现实、辅助技术或增强现有数据集等领域开启新的应用。现有工作仅限于语音、音乐或撞击声等领域，无法捕捉第一视角视频中广泛的音频频率。EgoSonics通过利用潜在扩散模型在条件音频合成方面的优势来解决这些限制。我们首先编码和处理配对的音频-视频数据，使其适合生成。然后，编码后的数据用于训练一个模型，该模型可以生成捕获输入视频语义的音轨。我们提出的SyncroNet建立在ControlNet之上，以提供控制信号，从而能够生成时间同步的音频。广泛的评估和全面的用户研究表明，我们的模型在音频质量和我们提出的同步评估方法中优于现有工作。此外，我们还展示了我们的模型在改进视频摘要方面的下游应用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决为无声第一视角视频生成高质量、时间同步的音频的问题。现有方法主要集中在特定类型的音频生成（如语音、音乐或撞击声），无法处理第一视角视频中复杂多样的声音场景，导致生成的音频与视频内容不匹配，缺乏真实感。
核心思路：论文的核心思路是利用条件潜在扩散模型，将视频作为条件，生成与之语义相关的音频。通过学习视频和音频之间的联合表示，模型能够理解视频内容并生成相应的音频。此外，论文还特别关注音频和视频之间的时间同步问题，确保生成的音频与视频中的动作和事件保持一致。
技术框架：EgoSonics的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 音频-视频数据编码：将配对的音频和视频数据编码到潜在空间中，得到相应的特征表示。2) 基于ControlNet的同步音频生成：利用ControlNet作为基础架构，引入SyncroNet模块，通过视频特征作为控制信号，引导扩散模型生成与视频同步的音频。3) 音频解码：将潜在空间中的音频特征解码为可听的音频信号。
关键创新：论文的关键创新在于SyncroNet模块的设计，它建立在ControlNet之上，能够有效地控制音频生成过程，确保生成的音频与视频在时间上保持同步。此外，论文还提出了一种新的同步评估方法，用于评估生成音频与视频之间的时间一致性。
关键设计：SyncroNet模块的具体设计细节未知，但可以推测其可能包含时间注意力机制或类似的结构，用于捕捉视频和音频之间的时间依赖关系。损失函数可能包括音频质量损失、语义一致性损失和同步损失，以确保生成的音频在质量、语义和时间上都与视频匹配。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EgoSonics在音频质量和同步性方面均优于现有方法。用户研究表明，生成的音频更符合视频内容，听起来更自然。此外，EgoSonics还被应用于视频摘要任务，实验结果表明，添加生成的音频可以显著提高视频摘要的质量。具体的性能提升数据未知。
🎯 应用场景
EgoSonics具有广泛的应用前景，包括：1) 虚拟现实：为无声的VR体验增加沉浸式的音频，提升用户体验。2) 辅助技术：为听力障碍人士提供视觉辅助，帮助他们理解周围环境的声音。3) 数据集增强：为现有的视频数据集生成对应的音频，用于训练多模态模型。4) 视频编辑：自动生成与视频内容匹配的背景音乐或音效。
📄 摘要（原文）
We introduce EgoSonics, a method to generate semantically meaningful and synchronized audio tracks conditioned on silent egocentric videos. Generating audio for silent egocentric videos could open new applications in virtual reality, assistive technologies, or for augmenting existing datasets. Existing work has been limited to domains like speech, music, or impact sounds and cannot capture the broad range of audio frequencies found in egocentric videos. EgoSonics addresses these limitations by building on the strengths of latent diffusion models for conditioned audio synthesis. We first encode and process paired audio-video data to make them suitable for generation. The encoded data is then used to train a model that can generate an audio track that captures the semantics of the input video. Our proposed SyncroNet builds on top of ControlNet to provide control signals that enables generation of temporally synchronized audio. Extensive evaluations and a comprehensive user study show that our model outperforms existing work in audio quality, and in our proposed synchronization evaluation method. Furthermore, we demonstrate downstream applications of our model in improving video summarization.