MuVi: Video-to-Music Generation with Semantic Alignment and Rhythmic Synchronization
作者: Ruiqi Li, Siqi Zheng, Xize Cheng, Ziang Zhang, Shengpeng Ji, Zhou Zhao
分类: cs.SD, cs.CV, cs.MM, eess.AS
发布日期: 2024-10-16
备注: Working in progress
💡 一句话要点
MuVi：提出一种基于语义对齐和节奏同步的视频到音乐生成框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视频到音乐生成 语义对齐 节奏同步 对比学习 流匹配模型 视觉适配器 音乐生成
📋 核心要点
- 视频到音乐生成任务面临理解视觉语义和生成与视觉叙事和谐的音乐旋律、节奏和动态的挑战。
- MuVi通过视觉适配器提取视频上下文特征，并利用对比预训练保证音乐与视频在节奏上的同步。
- 实验表明，MuVi在音频质量和时间同步方面表现出色，并具备风格控制的上下文学习能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为MuVi的框架，旨在解决视频到音乐生成中音乐与视频内容对齐的挑战。该框架通过一个专门设计的视觉适配器分析视频内容，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绪、主题、节奏和步调相匹配的音乐。此外，本文还引入了一种基于音乐短语周期性的对比音乐-视觉预训练方案，以确保同步性。实验结果表明，MuVi在音频质量和时间同步方面均表现出卓越的性能。该框架还展示了基于流匹配的音乐生成器具有上下文学习能力，从而可以控制生成音乐的风格和流派。
🔬 方法详解
问题定义：视频到音乐生成旨在根据视频内容生成与之匹配的音乐。现有方法难以保证生成音乐在语义和节奏上与视频内容高度一致，导致视听体验不佳。现有方法缺乏对视频内容深层次的理解，以及对音乐节奏和视频节奏同步的有效建模。
核心思路：MuVi的核心思路是通过一个专门设计的视觉适配器提取视频中的语义和时间信息，然后利用这些信息指导音乐的生成，从而保证音乐在语义和节奏上与视频内容对齐。此外，通过对比学习的方式，学习音乐和视频之间的同步关系，进一步提升生成音乐的质量。
技术框架：MuVi框架主要包含三个模块：视觉适配器、音乐生成器和对比预训练模块。视觉适配器负责提取视频的视觉特征，音乐生成器负责根据视觉特征生成音乐，对比预训练模块负责学习音乐和视频之间的同步关系。整个流程是，首先通过视觉适配器提取视频特征，然后将这些特征输入到音乐生成器中生成音乐，最后通过对比预训练模块对生成器进行微调，以提高音乐和视频之间的同步性。
关键创新：MuVi的关键创新在于：1) 提出了一个专门设计的视觉适配器，能够有效地提取视频中的语义和时间信息；2) 引入了一种基于音乐短语周期性的对比学习方法，能够有效地学习音乐和视频之间的同步关系；3) 基于流匹配的音乐生成器具有上下文学习能力，允许控制生成音乐的风格和流派。
关键设计：视觉适配器采用Transformer结构，并针对视频数据的特点进行了优化。对比损失函数的设计考虑了音乐短语的周期性，使得模型能够更好地学习音乐和视频之间的同步关系。音乐生成器基于流匹配模型，能够生成高质量的音乐，并且具有上下文学习能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MuVi在音频质量和时间同步方面均表现出卓越的性能。通过对比实验，MuVi在多个指标上均优于现有方法。此外，MuVi还展示了其基于流匹配的音乐生成器具有上下文学习能力，能够控制生成音乐的风格和流派。具体实验数据可在论文附带的网站上查看。
🎯 应用场景
MuVi可应用于视频编辑、游戏开发、广告制作等领域，能够自动生成与视频内容相匹配的背景音乐，提升视听体验。该研究的潜在价值在于降低了音乐创作的门槛，使得非专业人士也能轻松地为视频配乐。未来，MuVi有望进一步发展，实现更加智能化的音乐生成，例如根据用户的情感需求生成个性化的音乐。
📄 摘要（原文）
Generating music that aligns with the visual content of a video has been a challenging task, as it requires a deep understanding of visual semantics and involves generating music whose melody, rhythm, and dynamics harmonize with the visual narratives. This paper presents MuVi, a novel framework that effectively addresses these challenges to enhance the cohesion and immersive experience of audio-visual content. MuVi analyzes video content through a specially designed visual adaptor to extract contextually and temporally relevant features. These features are used to generate music that not only matches the video's mood and theme but also its rhythm and pacing. We also introduce a contrastive music-visual pre-training scheme to ensure synchronization, based on the periodicity nature of music phrases. In addition, we demonstrate that our flow-matching-based music generator has in-context learning ability, allowing us to control the style and genre of the generated music. Experimental results show that MuVi demonstrates superior performance in both audio quality and temporal synchronization. The generated music video samples are available at https://muvi-v2m.github.io.