Towards Video to Piano Music Generation with Chain-of-Perform Support Benchmarks
作者: Chang Liu, Haomin Zhang, Shiyu Xia, Zihao Chen, Chaofan Ding, Xin Yue, Huizhe Chen, Xinhan Di
分类: cs.SD, cs.CV, eess.AS
发布日期: 2025-05-26
备注: 4 pages, 1 figure, accepted by CVPR 2025 MMFM Workshop
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出CoP基准数据集，用于视频到钢琴音乐生成，支持链式演奏步骤对齐。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频到音乐生成 钢琴音乐生成 多模态学习 基准数据集 链式演奏 音乐同步 深度学习
📋 核心要点
- 现有视频到钢琴音乐生成方法缺乏精确的视觉-音乐同步，评估指标也无法充分反映其复杂性。
- 论文提出CoP基准数据集，通过链式演奏步骤指导，实现视频内容和钢琴音频的精确对齐。
- CoP数据集包含详细的多模态注释和通用评估框架，并完全开源，以促进该领域的研究。
📝 摘要（中文）
从视频生成高质量的钢琴音乐需要视觉线索和音乐输出之间的精确同步，确保准确的语义和时间对齐。然而，现有的评估数据集未能完全捕捉钢琴音乐生成所需的复杂同步关系。一个全面的基准至关重要，原因有二：(1) 现有指标未能反映视频到钢琴音乐交互的复杂性；(2) 专用基准数据集可以为加速高质量钢琴音乐生成提供有价值的见解。为了应对这些挑战，我们推出了CoP基准数据集——一个完全开源的多模态基准，专门为视频引导的钢琴音乐生成而设计。提出的链式演奏(CoP)基准提供几个引人注目的特性：(1) 详细的多模态注释，通过逐步的链式演奏指导，实现视频内容和钢琴音频之间的精确语义和时间对齐；(2) 一个通用的评估框架，用于严格评估通用和专门的视频到钢琴生成任务；(3) 数据集、注释和评估协议的完全开源。该数据集可在https://github.com/acappemin/Video-to-Audio-and-Piano公开获取，并提供持续更新的排行榜，以促进该领域的持续研究。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频到钢琴音乐生成方法难以实现视觉信息和音乐输出的精确同步，导致生成音乐的质量不高。现有的评估数据集和指标也无法充分评估模型在语义和时间对齐方面的性能，阻碍了该领域的发展。
核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量、多模态的基准数据集，该数据集包含详细的链式演奏步骤注释，从而能够更精确地评估模型在视频到钢琴音乐生成任务中的性能。通过提供更细粒度的对齐信息，可以帮助模型更好地学习视觉信息和音乐之间的对应关系。
技术框架：CoP基准数据集包含视频、音频和详细的链式演奏步骤注释。这些注释提供了视频内容和钢琴音频之间精确的语义和时间对齐信息。此外，论文还提供了一个通用的评估框架，用于评估模型在通用和专门的视频到钢琴生成任务中的性能。该框架允许研究人员使用不同的指标来评估模型的生成质量和对齐精度。
关键创新：CoP基准数据集的关键创新在于其详细的链式演奏步骤注释。与现有的数据集相比，CoP数据集提供了更细粒度的对齐信息，从而能够更精确地评估模型在视频到钢琴音乐生成任务中的性能。这种链式演奏步骤的标注方式，使得模型可以学习到视频帧与对应音符之间的细致关联。
关键设计：CoP数据集的设计重点在于提供高质量的、多模态的数据和注释。数据集包含多种类型的钢琴演奏视频，涵盖不同的音乐风格和演奏技巧。链式演奏步骤注释由专业的音乐家进行标注，确保了注释的准确性和一致性。评估框架的设计考虑了不同的评估指标，包括音乐质量、对齐精度和生成多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了CoP基准数据集，并提供了一个通用的评估框架。虽然论文没有给出具体的实验结果，但强调了该数据集能够为视频到钢琴音乐生成任务提供更精确的评估，并促进该领域的研究进展。数据集的开源和排行榜的建立，将吸引更多研究者参与，推动相关技术的进步。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动钢琴教学、音乐创作辅助工具、以及虚拟音乐会等领域。通过视频分析生成对应的钢琴音乐，可以帮助初学者更好地理解音乐作品，辅助音乐家进行创作，并为观众带来更丰富的视听体验。未来，该技术有望进一步拓展到其他乐器的音乐生成，实现更广泛的应用。
📄 摘要（原文）
Generating high-quality piano audio from video requires precise synchronization between visual cues and musical output, ensuring accurate semantic and temporal alignment.However, existing evaluation datasets do not fully capture the intricate synchronization required for piano music generation. A comprehensive benchmark is essential for two primary reasons: (1) existing metrics fail to reflect the complexity of video-to-piano music interactions, and (2) a dedicated benchmark dataset can provide valuable insights to accelerate progress in high-quality piano music generation. To address these challenges, we introduce the CoP Benchmark Dataset-a fully open-sourced, multimodal benchmark designed specifically for video-guided piano music generation. The proposed Chain-of-Perform (CoP) benchmark offers several compelling features: (1) detailed multimodal annotations, enabling precise semantic and temporal alignment between video content and piano audio via step-by-step Chain-of-Perform guidance; (2) a versatile evaluation framework for rigorous assessment of both general-purpose and specialized video-to-piano generation tasks; and (3) full open-sourcing of the dataset, annotations, and evaluation protocols. The dataset is publicly available at https://github.com/acappemin/Video-to-Audio-and-Piano, with a continuously updated leaderboard to promote ongoing research in this domain.