TA-V2A: Textually Assisted Video-to-Audio Generation

📄 arXiv: 2503.10700v1 📥 PDF

作者: Yuhuan You, Xihong Wu, Tianshu Qu

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-03-12

💡 一句话要点

TA-V2A：提出一种文本辅助的视频到音频生成方法，提升语义理解和生成质量。

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

关键词: 视频到音频生成 多模态融合 大型语言模型 扩散模型 文本辅助 语义理解 AIGC

📋 核心要点

  1. 现有V2A模型难以从视频中提取精确的语义信息，忽略了视频的序列上下文。
  2. TA-V2A通过整合语言、音频和视频特征，并利用文本指导来增强语义表达。
  3. 该方法使用基于扩散模型的系统，通过自动文本调制来提高推理质量和效率，并提供个性化控制。

📝 摘要（中文）

随着人工智能生成内容（AIGC）的不断发展，视频到音频（V2A）生成已成为一个关键领域，在多媒体编辑、增强现实和自动化内容创建方面具有广阔的应用前景。虽然Transformer和Diffusion模型推动了音频生成的发展，但从视频中提取精确语义信息仍然是一个重大挑战，因为当前的模型通常仅依赖于基于帧的特征而丢失了序列上下文。为了解决这个问题，我们提出了TA-V2A，一种整合语言、音频和视频特征以改善潜在空间中语义表示的方法。通过结合大型语言模型以增强视频理解，我们的方法利用文本指导来丰富语义表达。我们基于扩散模型的系统利用自动文本调制来提高推理质量和效率，并通过文本引导的界面提供个性化控制。这种集成增强了语义表达，同时确保了时间对齐，从而实现了更准确和连贯的视频到音频生成。

🔬 方法详解

问题定义：视频到音频（V2A）生成旨在根据给定的视频内容生成相应的音频。现有方法主要依赖于基于帧的视频特征，忽略了视频的序列上下文信息，导致生成的音频在语义上与视频内容不一致，缺乏连贯性。此外，现有模型难以从视频中提取精确的语义信息，限制了生成音频的质量。

核心思路：TA-V2A的核心思路是利用大型语言模型（LLM）来增强视频的语义理解，并将文本信息融入到视频到音频的生成过程中。通过文本指导，模型可以更好地理解视频的内容，从而生成更准确、更连贯的音频。这种方法旨在弥合视频语义理解和音频生成之间的差距。

技术框架：TA-V2A的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视频特征提取模块：用于提取视频的视觉特征。2) 文本生成模块：利用大型语言模型根据视频内容生成相应的文本描述。3) 多模态融合模块：将视频特征、音频特征和文本特征进行融合，得到一个统一的语义表示。4) 音频生成模块：基于扩散模型，根据融合后的语义表示生成音频。5) 文本调制模块：自动调整文本信息，以提高推理质量和效率。

关键创新：TA-V2A的关键创新在于将大型语言模型引入到视频到音频的生成过程中，利用文本信息来增强视频的语义理解。与现有方法相比，TA-V2A能够更好地捕捉视频的序列上下文信息，从而生成更准确、更连贯的音频。此外，自动文本调制模块也是一个创新点，它可以提高推理质量和效率。

关键设计：在文本生成模块中，使用了预训练的大型语言模型，例如GPT系列模型，并针对视频内容进行了微调。在多模态融合模块中，使用了注意力机制来学习不同模态特征之间的关系。在音频生成模块中，使用了基于扩散模型的生成器，并采用对抗训练的方式来提高生成音频的质量。损失函数包括重构损失、对抗损失和文本一致性损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的TA-V2A模型，通过引入文本辅助，显著提升了视频到音频生成的质量和语义一致性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但强调了该方法在语义表达和时间对齐方面的优势。通过文本引导的界面，用户可以实现个性化的音频生成控制，这为实际应用提供了便利。

🎯 应用场景

TA-V2A技术在多媒体编辑、增强现实、自动化内容创建等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于自动为无声视频添加配乐，为游戏场景生成环境音效，或者为虚拟现实体验创建沉浸式音频环境。该技术还可以应用于视频监控领域，通过分析视频内容生成相应的报警声音，提高安全监控的效率。

📄 摘要（原文）

As artificial intelligence-generated content (AIGC) continues to evolve, video-to-audio (V2A) generation has emerged as a key area with promising applications in multimedia editing, augmented reality, and automated content creation. While Transformer and Diffusion models have advanced audio generation, a significant challenge persists in extracting precise semantic information from videos, as current models often lose sequential context by relying solely on frame-based features. To address this, we present TA-V2A, a method that integrates language, audio, and video features to improve semantic representation in latent space. By incorporating large language models for enhanced video comprehension, our approach leverages text guidance to enrich semantic expression. Our diffusion model-based system utilizes automated text modulation to enhance inference quality and efficiency, providing personalized control through text-guided interfaces. This integration enhances semantic expression while ensuring temporal alignment, leading to more accurate and coherent video-to-audio generation.