Vision-to-Music Generation: A Survey
作者: Zhaokai Wang, Chenxi Bao, Le Zhuo, Jingrui Han, Yang Yue, Yihong Tang, Victor Shea-Jay Huang, Yue Liao
分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2025-03-27
期刊: ISMIR 2025 "A Survey on Vision to Music Generation: Methods, Datasets, Evaluation, and Challenges"
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述视觉到音乐生成：系统回顾视频、图像到音乐生成的技术进展与未来方向。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉到音乐生成 多模态学习 音乐生成 视频理解 图像理解
📋 核心要点
- 视觉到音乐生成面临挑战，现有方法难以有效建模视频的复杂动态关系和音乐的抽象语义。
- 该综述系统性地分析了不同输入输出类型（视频、图像、符号音乐、音频音乐）的技术特点与挑战。
- 论文总结了现有视觉到音乐生成方法，并详细回顾了常用数据集和评估指标，为未来研究提供参考。
📝 摘要（中文）
视觉到音乐生成，包括视频到音乐和图像到音乐任务，是多模态人工智能的一个重要分支，在电影配乐、短视频创作和舞曲合成等领域展现出广阔的应用前景。然而，与文本和图像等模态的快速发展相比，由于其复杂的内部结构以及对视频动态关系建模的难度，视觉到音乐的研究仍处于初步阶段。现有的综述侧重于一般的音乐生成，而没有对视觉到音乐进行全面的讨论。本文系统地回顾了视觉到音乐生成领域的研究进展。我们首先分析了三种输入类型（通用视频、人体运动视频和图像）以及两种输出类型（符号音乐和音频音乐）的技术特点和核心挑战。然后，从架构的角度总结了现有的视觉到音乐生成方法。详细回顾了常用的数据集和评估指标。最后，我们讨论了当前面临的挑战和未来研究的有希望的方向。我们希望我们的综述能够激发视觉到音乐生成以及更广泛的多模态生成领域在学术研究和工业应用中的进一步创新。为了跟进最新的工作并促进该领域的进一步创新，我们不断维护一个GitHub存储库：https://github.com/wzk1015/Awesome-Vision-to-Music-Generation。
🔬 方法详解
问题定义：视觉到音乐生成旨在根据给定的视觉信息（如视频或图像）自动生成与之相匹配的音乐。现有方法通常难以捕捉视觉内容中的复杂动态信息，并且难以将视觉特征有效地映射到音乐的抽象语义空间。此外，不同类型的视觉输入（例如，通用视频、人体运动视频、静态图像）以及不同类型的音乐输出（例如，符号音乐、音频音乐）对模型的设计提出了不同的挑战。
核心思路：该综述的核心思路是对现有的视觉到音乐生成方法进行系统性的梳理和分类，从输入输出类型、模型架构、数据集和评估指标等多个维度进行分析。通过总结现有方法的优缺点，为未来的研究方向提供指导。该综述强调了建模视觉动态信息和建立视觉与音乐之间有效映射关系的重要性。
技术框架：该综述没有提出新的模型框架，而是对现有方法进行了分类和总结。根据输入类型，可以将视觉到音乐生成任务分为通用视频到音乐、人体运动视频到音乐和图像到音乐。根据输出类型，可以分为符号音乐生成和音频音乐生成。综述从模型架构的角度对现有方法进行了分类，并讨论了不同架构的优缺点。
关键创新：该综述的主要创新在于其系统性和全面性。它首次对视觉到音乐生成领域的研究进展进行了全面的回顾，并从多个角度对现有方法进行了分析和比较。该综述还指出了当前研究面临的挑战和未来研究的有希望的方向，为该领域的研究人员提供了有价值的参考。
关键设计：该综述没有涉及具体的模型设计细节，而是侧重于对现有方法的总结和分类。综述中讨论了常用的数据集和评估指标，例如，常用的数据集包括MovieGraphs、COCO等，常用的评估指标包括Frechet Audio Distance (FAD)、Kernel Inception Distance (KID)等。这些信息对于研究人员选择合适的数据集和评估指标具有重要的指导意义。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面回顾了视觉到音乐生成领域的研究进展，总结了现有方法的优缺点，并指出了未来研究的挑战和方向。通过维护GitHub仓库，持续跟踪最新的研究成果，为研究人员提供了一个便捷的资源平台。该综述为视觉到音乐生成领域的进一步发展奠定了基础。
🎯 应用场景
视觉到音乐生成技术具有广泛的应用前景，包括电影配乐自动化、短视频内容创作、游戏音乐生成、舞蹈音乐合成等。该技术可以降低音乐创作的门槛，提高创作效率，并为用户提供个性化的音乐体验。未来，随着技术的不断发展，视觉到音乐生成有望在娱乐、教育、艺术等领域发挥更大的作用。
📄 摘要（原文）
Vision-to-music Generation, including video-to-music and image-to-music tasks, is a significant branch of multimodal artificial intelligence demonstrating vast application prospects in fields such as film scoring, short video creation, and dance music synthesis. However, compared to the rapid development of modalities like text and images, research in vision-to-music is still in its preliminary stage due to its complex internal structure and the difficulty of modeling dynamic relationships with video. Existing surveys focus on general music generation without comprehensive discussion on vision-to-music. In this paper, we systematically review the research progress in the field of vision-to-music generation. We first analyze the technical characteristics and core challenges for three input types: general videos, human movement videos, and images, as well as two output types of symbolic music and audio music. We then summarize the existing methodologies on vision-to-music generation from the architecture perspective. A detailed review of common datasets and evaluation metrics is provided. Finally, we discuss current challenges and promising directions for future research. We hope our survey can inspire further innovation in vision-to-music generation and the broader field of multimodal generation in academic research and industrial applications. To follow latest works and foster further innovation in this field, we are continuously maintaining a GitHub repository at https://github.com/wzk1015/Awesome-Vision-to-Music-Generation.