Enhance Generation Quality of Flow Matching V2A Model via Multi-Step CoT-Like Guidance and Combined Preference Optimization

📄 arXiv: 2503.22200v1 📥 PDF

作者: Haomin Zhang, Sizhe Shan, Haoyu Wang, Zihao Chen, Xiulong Liu, Chaofan Ding, Xinhan Di

分类: cs.SD, cs.CV, eess.AS

发布日期: 2025-03-28

备注: 10 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出基于CoP指导和组合偏好优化的Flow Matching V2A模型，提升音频生成质量

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频引导音频生成 多模态学习 Chain-of-Thought 音效生成 Transformer网络

📋 核心要点

  1. 现有视频引导音频生成模型难以在通用和专业场景下生成高质量音频，缺乏语义和时间上的精确对齐。
  2. 提出Chain-of-Perform (CoP)框架，通过多阶段训练和CoT-like指导学习，逐步生成高质量音效。
  3. 实验结果表明，CoP框架在多个数据集上显著优于现有方法，在FAD、CLIP、SI-SDR和MOS等指标上均有提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多阶段、多模态、端到端的生成框架，该框架具有类似Chain-of-Thought (CoT-like) 的指导学习，称为Chain-of-Perform (CoP)，旨在解决当前视频引导的音频生成模型在通用和专业用例中生成高质量音频方面的不足。首先，采用基于Transformer的网络架构来实现CoP指导，从而能够生成通用和专业的音频。其次，实施一个多阶段训练框架，该框架遵循逐步指导，以确保生成高质量的音效。第三，开发了一个由视频指导的CoP多模态数据集，以支持逐步的音效生成。评估结果表明，与最先进的模型相比，所提出的多阶段CoP生成框架在各种数据集上都具有优势，在VGGSound上FAD从0.79提高到0.74（+6.33%），CLIP从16.12提高到17.70（+9.80%），在PianoYT-2h上SI-SDR从1.98dB提高到3.35dB（+69.19%），MOS从2.94提高到3.49（+18.71%），在Piano-10h上SI-SDR从2.22dB提高到3.21dB（+44.59%），MOS从3.07提高到3.42（+11.40%）。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频引导音频生成（V2A）任务中，现有模型难以生成高质量、与视频内容在语义和时间上精确对齐的音频的问题。现有方法在处理通用和专业场景时都存在不足，生成的音频质量难以满足实际需求。

核心思路：论文的核心思路是借鉴Chain-of-Thought (CoT) 的思想，通过多阶段的逐步指导，引导模型生成高质量的音效。这种方法模拟了专业音频生成的过程，将复杂的生成任务分解为多个可控的步骤，从而提高生成质量。

技术框架：整体框架是一个多阶段、多模态的端到端生成模型。主要包含以下几个阶段：1) 基于Transformer的网络架构，用于实现CoP指导；2) 多阶段训练框架，通过逐步指导确保生成高质量音效；3) CoP多模态数据集，用于支持逐步音效生成。该框架以视频作为输入，通过CoP指导，逐步生成与视频内容相关的音效。

关键创新：论文的关键创新在于引入了Chain-of-Perform (CoP) 的概念，并将其应用于V2A任务中。CoP通过多阶段的逐步指导，模拟了人类专家生成音频的过程，从而提高了生成质量。此外，论文还构建了一个CoP多模态数据集，为模型的训练提供了支持。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 基于Transformer的网络架构，用于实现CoP指导，具体结构未知；2) 多阶段训练框架，训练细节未知；3) CoP多模态数据集，数据集构建细节未知；4) 组合偏好优化方法，具体优化细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的CoP框架在VGGSound、PianoYT-2h和Piano-10h等数据集上均优于现有方法。在VGGSound上，FAD指标提升了6.33%，CLIP指标提升了9.80%。在PianoYT-2h上，SI-SDR指标提升了69.19%，MOS指标提升了18.71%。在Piano-10h上，SI-SDR指标提升了44.59%，MOS指标提升了11.40%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域，为视频内容自动生成高质量的音效，提升用户体验。未来，该技术有望应用于智能音效编辑、辅助音频设计等场景，降低音频制作的成本和门槛。

📄 摘要（原文）

Creating high-quality sound effects from videos and text prompts requires precise alignment between visual and audio domains, both semantically and temporally, along with step-by-step guidance for professional audio generation. However, current state-of-the-art video-guided audio generation models often fall short of producing high-quality audio for both general and specialized use cases. To address this challenge, we introduce a multi-stage, multi-modal, end-to-end generative framework with Chain-of-Thought-like (CoT-like) guidance learning, termed Chain-of-Perform (CoP). First, we employ a transformer-based network architecture designed to achieve CoP guidance, enabling the generation of both general and professional audio. Second, we implement a multi-stage training framework that follows step-by-step guidance to ensure the generation of high-quality sound effects. Third, we develop a CoP multi-modal dataset, guided by video, to support step-by-step sound effects generation. Evaluation results highlight the advantages of the proposed multi-stage CoP generative framework compared to the state-of-the-art models on a variety of datasets, with FAD 0.79 to 0.74 (+6.33%), CLIP 16.12 to 17.70 (+9.80%) on VGGSound, SI-SDR 1.98dB to 3.35dB (+69.19%), MOS 2.94 to 3.49(+18.71%) on PianoYT-2h, and SI-SDR 2.22dB to 3.21dB (+44.59%), MOS 3.07 to 3.42 (+11.40%) on Piano-10h.