Extending Visual Dynamics for Video-to-Music Generation

📄 arXiv: 2504.07594v1 📥 PDF

作者: Xiaohao Liu, Teng Tu, Yunshan Ma, Tat-Seng Chua

分类: cs.MM, cs.CV

发布日期: 2025-04-10

备注: Under review

💡 一句话要点

提出DyViM框架，通过增强视觉动态建模提升视频到音乐生成效果。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视频到音乐生成 视觉动态建模 时间对齐 自注意力机制 跨注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有视频到音乐生成方法在特定场景受限，且对视觉动态的建模不足，导致生成效果不佳。
  2. DyViM框架通过提取视频帧的动态特征，并将其融入音乐tokens中，从而实现视频和音乐之间的时间对齐。
  3. 实验结果表明，DyViM在视频到音乐生成任务上超越了现有最佳方法，显著提升了生成质量。

📝 摘要（中文）

本文针对视频到音乐生成任务中现有方法对视觉动态建模不足以及视频和音乐表征之间时间不对齐的问题，提出了一个名为DyViM的新框架。该框架通过一个简化的、继承自光流方法的运动编码器提取逐帧动态特征，并使用自注意力模块在帧内进行聚合。这些动态特征被用于扩展现有的音乐tokens，从而实现时间对齐。此外，通过交叉注意力机制传递高层语义信息，并采用退火调整策略来高效地微调预训练的音乐解码器，从而促进无缝适配。大量实验表明，DyViM优于目前最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：视频到音乐生成旨在根据给定的视频内容自动生成合适的背景音乐。现有方法通常忽略了视频中的动态信息，或者无法有效地对齐视频和音乐之间的时间轴，导致生成的音乐与视频内容不协调。

核心思路：DyViM的核心思路是增强对视频动态信息的建模，并利用这些动态信息来指导音乐的生成。通过提取视频帧的运动特征，并将其与音乐特征进行融合，从而实现视频和音乐之间更精准的时间对齐。

技术框架：DyViM框架主要包含以下几个模块：1) 运动编码器：用于提取视频帧的动态特征，该编码器基于光流方法，但进行了简化以提高效率。2) 自注意力模块：用于在帧内聚合动态特征，捕捉帧内的运动模式。3) 跨注意力模块：用于将视频的高层语义信息传递给音乐解码器，从而使生成的音乐更符合视频的内容。4) 音乐解码器：用于生成最终的音乐，该解码器可以是一个预训练的音乐生成模型，通过退火调整策略进行微调。

关键创新：DyViM的关键创新在于对视频动态信息的有效建模和利用。通过运动编码器和自注意力模块，可以提取出丰富的动态特征，这些特征能够有效地反映视频中的运动变化。此外，通过跨注意力机制，可以将视频的语义信息传递给音乐解码器，从而使生成的音乐更符合视频的内容。

关键设计：运动编码器采用了一种简化的光流计算方法，以提高计算效率。自注意力模块使用了多头注意力机制，以捕捉不同尺度的运动模式。退火调整策略通过逐渐降低学习率，来避免在微调过程中破坏预训练模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DyViM在视频到音乐生成任务上取得了显著的性能提升，超越了现有的state-of-the-art方法。具体而言，DyViM在多个评价指标上都取得了最佳结果，例如在音乐与视频的相关性、音乐的流畅性和音乐的自然度等方面。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频编辑、游戏开发、广告制作等领域，能够自动为视频生成合适的背景音乐，提高视频的质量和吸引力。未来，该技术有望进一步发展，实现更加智能化的音乐生成，例如根据视频的情绪和节奏生成更具表现力的音乐。

📄 摘要（原文）

Music profoundly enhances video production by improving quality, engagement, and emotional resonance, sparking growing interest in video-to-music generation. Despite recent advances, existing approaches remain limited in specific scenarios or undervalue the visual dynamics. To address these limitations, we focus on tackling the complexity of dynamics and resolving temporal misalignment between video and music representations. To this end, we propose DyViM, a novel framework to enhance dynamics modeling for video-to-music generation. Specifically, we extract frame-wise dynamics features via a simplified motion encoder inherited from optical flow methods, followed by a self-attention module for aggregation within frames. These dynamic features are then incorporated to extend existing music tokens for temporal alignment. Additionally, high-level semantics are conveyed through a cross-attention mechanism, and an annealing tuning strategy benefits to fine-tune well-trained music decoders efficiently, therefore facilitating seamless adaptation. Extensive experiments demonstrate DyViM's superiority over state-of-the-art (SOTA) methods.