Spotlighting Partially Visible Cinematic Language for Video-to-Audio Generation via Self-distillation
作者: Feizhen Huang, Yu Wu, Yutian Lin, Bo Du
分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM
发布日期: 2025-07-03
备注: Accepted by IJCAI 2025
💡 一句话要点
提出自蒸馏方法，解决视频生成音频任务中部分可见电影语言的难题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视频生成音频 电影语言 自蒸馏 部分可见性 多模态学习
📋 核心要点
- 现有V2A方法忽略了电影语言，导致在拟音目标部分可见时性能下降，无法有效捕捉声音与部分视觉信息的关联。
- 提出一种自蒸馏方法，通过模拟电影语言变化，使学生模型学习对齐具有相同视听对应的视频特征。
- 实验表明，该方法在部分可见性场景下显著提升了V2A性能，并在VGGSound数据集上取得了更好的结果。
📝 摘要（中文）
视频生成音频（V2A）技术取得了显著进展，并在电影和视频后期制作中发挥着关键作用。然而，现有方法忽略了电影语言这一电影制作中艺术表达的重要组成部分。因此，当拟音目标仅部分可见时，它们的性能会下降。为了应对这一挑战，我们提出了一种简单的自蒸馏方法，以将V2A模型扩展到电影语言场景。通过模拟电影语言的变化，学生模型学习对齐具有相同视听对应的训练对的视频特征，使其能够有效地捕捉声音和部分视觉信息之间的关联。我们的方法不仅在所有评估指标下实现了部分可见性下的显著改进，而且还提高了大型V2A数据集VGGSound上的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频生成音频（V2A）模型在处理电影语言时存在局限性，尤其是在拟音目标仅部分可见的情况下，模型无法准确捕捉声音与视觉信息之间的关联，导致生成音频质量下降。现有方法缺乏对电影语言中视觉信息变化的鲁棒性。
核心思路：论文的核心思路是利用自蒸馏学习，通过模拟电影语言中的视觉信息变化，增强模型对部分可见目标的感知能力。具体来说，通过构建训练样本对，其中包含具有相同音频但视觉信息不同的视频片段，让学生模型学习对齐这些视频片段的特征表示。
技术框架：该方法采用自蒸馏框架，包含一个教师模型和一个学生模型。教师模型可以是预训练的V2A模型，用于提供知识指导。学生模型通过学习教师模型的输出，并结合模拟的电影语言变化，来提升对部分可见目标的感知能力。训练过程中，通过最小化学生模型和教师模型输出之间的差异，以及学生模型对不同视觉信息但相同音频的视频片段的特征表示差异，来优化学生模型。
关键创新：该方法的主要创新在于将自蒸馏学习应用于V2A任务，并针对电影语言的特点，设计了模拟视觉信息变化的训练策略。通过这种方式，模型能够学习到更鲁棒的视觉特征表示，从而提升在部分可见场景下的音频生成性能。与现有方法相比，该方法不需要额外的标注数据，且易于集成到现有的V2A模型中。
关键设计：在训练过程中，关键的设计包括：1）如何模拟电影语言中的视觉信息变化，例如通过随机裁剪、遮挡等方式；2）如何设计损失函数，以平衡学生模型对教师模型的学习和对不同视觉信息但相同音频的视频片段的特征表示对齐；3）如何选择合适的教师模型和学生模型结构，以保证模型的学习能力和泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在部分可见性场景下，各项评估指标均取得了显著提升。例如，在VGGSound数据集上，该方法相较于基线模型，在音频生成质量和视听一致性方面均有明显改善。此外，该方法还提高了在大型V2A数据集VGGSound上的整体性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电影和视频后期制作，提升自动拟音的质量和效率，尤其是在处理包含大量电影语言的场景时。此外，该方法还可扩展到其他多模态任务中，例如视频描述生成、视觉问答等，提升模型对部分可见或遮挡目标的理解能力。
📄 摘要（原文）
Video-to-Audio (V2A) Generation achieves significant progress and plays a crucial role in film and video post-production. However, current methods overlook the cinematic language, a critical component of artistic expression in filmmaking. As a result, their performance deteriorates in scenarios where Foley targets are only partially visible. To address this challenge, we propose a simple self-distillation approach to extend V2A models to cinematic language scenarios. By simulating the cinematic language variations, the student model learns to align the video features of training pairs with the same audio-visual correspondences, enabling it to effectively capture the associations between sounds and partial visual information. Our method not only achieves impressive improvements under partial visibility across all evaluation metrics, but also enhances performance on the large-scale V2A dataset, VGGSound.