Multimodal Cinematic Video Synthesis Using Text-to-Image and Audio Generation Models

📄 arXiv: 2506.10005v1 📥 PDF

作者: Sridhar S, Nithin A, Shakeel Rifath, Vasantha Raj

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.GR, cs.MM

发布日期: 2025-04-06

备注: 10 pages, seven figures about Multimodal Cinematic Video Synthesis Using Text-to-Image and Audio Generation Models

💡 一句话要点

提出一种基于文本到图像和音频生成模型的多模态电影视频合成方法

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

关键词: 文本到视频生成 多模态融合 电影视频合成 Stable Diffusion GPT-2

📋 核心要点

  1. 现有文本到视频生成方法在生成高质量、连贯叙事的电影视频方面存在挑战，难以满足专业应用需求。
  2. 该方法结合Stable Diffusion、GPT-2和混合音频管线，构建多模态生成框架，实现从文本到高质量电影视频的自动合成。
  3. 实验结果表明，该方法生成的视频在视觉质量、叙事连贯性和效率方面均表现出色，具有实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自动从文本输入合成电影视频的方法。该方法利用Stable Diffusion进行高保真图像合成，GPT-2进行叙事结构构建，以及结合gTTS和YouTube音乐的混合音频管线，生成60秒的电影片段。该方法采用五场景框架，并通过线性帧插值、电影后期处理（如锐化）以及音视频同步来提供专业质量的结果。该系统在GPU加速的Google Colab环境中，使用Python 3.11实现，并提供双模式Gradio界面（简单和高级），支持高达1024x768的分辨率和15-30 FPS的帧率。通过CUDA内存管理和错误处理等优化，确保了系统的可靠性。实验结果表明，该方法在视觉质量、叙事连贯性和效率方面表现出色，推动了文本到视频合成技术在创意、教育和工业应用中的发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从文本输入自动生成高质量、具有叙事连贯性的电影视频的问题。现有方法在生成长视频时，往往面临视觉质量不高、叙事逻辑混乱、音视频同步困难等痛点，难以满足创意、教育和工业应用的需求。

核心思路：该方法的核心思路是利用先进的文本到图像生成模型（Stable Diffusion）生成高质量的视频帧，利用语言模型（GPT-2）构建连贯的叙事结构，并结合混合音频管线生成合适的背景音乐，最终通过音视频同步和后期处理，生成具有电影感的视频。

技术框架：该方法采用五场景框架，整体流程如下：1) 使用GPT-2根据用户输入的文本提示生成五个场景的描述；2) 使用Stable Diffusion根据场景描述生成对应的视频帧；3) 使用线性帧插值增加视频的流畅度；4) 使用电影后期处理技术（如锐化）提升视频的视觉质量；5) 使用gTTS和YouTube音乐构建混合音频管线，并进行音视频同步。

关键创新：该方法的关键创新在于将Stable Diffusion、GPT-2和混合音频管线相结合，构建了一个多模态的电影视频生成框架。此外，该方法还采用了线性帧插值、电影后期处理和音视频同步等技术，进一步提升了视频的质量和观感。

关键设计：该方法使用Stable Diffusion生成1024x768分辨率的视频帧，帧率为15-30 FPS。为了保证系统的稳定性和效率，该方法在GPU加速的Google Colab环境中，使用Python 3.11实现，并采用了CUDA内存管理和错误处理等优化措施。音频方面，gTTS用于生成语音旁白，YouTube音乐则通过API获取并进行剪辑和混合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够生成具有较高视觉质量和叙事连贯性的60秒电影视频。通过与现有文本到视频生成方法进行对比，该方法在视觉效果和叙事流畅度方面均有显著提升。此外，该方法在GPU加速的Google Colab环境中运行，能够实现较高的生成效率，为实际应用提供了保障。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于创意内容生成、教育视频制作、工业产品演示等领域。例如，可以根据剧本自动生成电影片段，为在线教育平台快速生成教学视频，或为企业产品制作宣传片。该技术有望降低视频制作的门槛，提高内容生产效率，并为用户提供更加个性化的视频体验。

📄 摘要（原文）

Advances in generative artificial intelligence have altered multimedia creation, allowing for automatic cinematic video synthesis from text inputs. This work describes a method for creating 60-second cinematic movies incorporating Stable Diffusion for high-fidelity image synthesis, GPT-2 for narrative structuring, and a hybrid audio pipeline using gTTS and YouTube-sourced music. It uses a five-scene framework, which is augmented by linear frame interpolation, cinematic post-processing (e.g., sharpening), and audio-video synchronization to provide professional-quality results. It was created in a GPU-accelerated Google Colab environment using Python 3.11. It has a dual-mode Gradio interface (Simple and Advanced), which supports resolutions of up to 1024x768 and frame rates of 15-30 FPS. Optimizations such as CUDA memory management and error handling ensure reliability. The experiments demonstrate outstanding visual quality, narrative coherence, and efficiency, furthering text-to-video synthesis for creative, educational, and industrial applications.