Towards Film-Making Production Dialogue, Narration, Monologue Adaptive Moving Dubbing Benchmarks

📄 arXiv: 2505.01450v1 📥 PDF

作者: Chaoyi Wang, Junjie Zheng, Zihao Chen, Shiyu Xia, Chaofan Ding, Xiaohao Zhang, Xi Tao, Xiaoming He, Xinhan Di

分类: cs.LG

发布日期: 2025-04-30

备注: 6 pages, 3 figures, accepted to the AI for Content Creation workshop at CVPR 2025 in Nashville, TN

💡 一句话要点

提出TA-Dubbing基准，自适应电影制作中对话、旁白和独白的移动配音评估。

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

关键词: 电影配音 自适应配音 评估基准 多模态学习 语音生成 电影理解 开源数据集

📋 核心要点

  1. 现有电影配音评估指标难以全面衡量对话、旁白、独白等多种场景下的配音质量，缺乏对演员适应性的考量。
  2. TA-Dubbing基准旨在通过构建包含多种电影场景和评估维度的综合性评测体系，提升电影配音的质量和制作水平。
  3. TA-Dubbing开源了视频数据集、评估方法和标注，并建立了排行榜，以促进电影配音模型的发展和性能提升。

📝 摘要（中文）

电影配音技术取得了显著进展，但评估这些模型在实际应用中的有效性仍然具有挑战性。一个全面的评估基准至关重要，原因有二：1) 现有指标未能充分捕捉电影配音中对话、旁白、独白和演员适应性的复杂性。2) 一个实用的评估系统应提供有价值的见解，以提高电影配音质量和促进电影制作的进步。为此，我们引入了Talking Adaptive Dubbing Benchmarks (TA-Dubbing)，旨在通过适应电影配音中的对话、旁白、独白和演员来改进电影制作。TA-Dubbing 具有以下几个关键优势：1) 全面性：TA-Dubbing 涵盖了电影配音的各个维度，包括电影理解和语音生成的指标评估。2) 多功能性：TA-Dubbing 旨在评估最先进的电影配音模型和先进的多模态大型语言模型。3) 完全开源：我们在 https://github.com/woka-0a/DeepDubber-V1 完全开源了 TA-Dubbing，包括所有视频套件、评估方法、注释。我们还将不断将新的电影配音模型集成到 https://github.com/woka-0a/DeepDubber-V1 上的 TA-Dubbing 排行榜中，以推动电影配音领域的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有电影配音评估方法无法充分捕捉真实电影制作中对话、旁白、独白等多种场景的复杂性，缺乏对演员适应性的有效评估。这导致模型在实际应用中的效果难以准确衡量，阻碍了电影配音技术的进一步发展。现有指标在电影理解和语音生成两个关键维度上的评估能力不足。

核心思路：TA-Dubbing的核心思路是构建一个综合性的电影配音评估基准，该基准能够覆盖电影制作中常见的对话、旁白、独白等多种场景，并提供全面的评估指标，包括电影理解和语音生成两个关键维度。通过对不同配音模型在TA-Dubbing上的表现进行评估，可以更准确地了解模型的优缺点，从而指导模型改进和技术创新。

技术框架：TA-Dubbing基准主要包含以下几个部分：1) 多样化的电影视频数据集，涵盖对话、旁白、独白等多种场景。2) 详细的标注信息，包括文本、语音、人物等。3) 全面的评估指标，包括电影理解和语音生成两个维度。4) 开源的代码和数据，方便研究人员使用和扩展。5) TA-Dubbing排行榜，用于展示不同配音模型在TA-Dubbing上的表现。

关键创新：TA-Dubbing的关键创新在于其全面性和实用性。它不仅覆盖了电影配音的多个维度，还提供了开源的代码和数据，方便研究人员使用和扩展。此外，TA-Dubbing排行榜可以促进不同配音模型之间的竞争，从而推动电影配音技术的发展。与现有方法相比，TA-Dubbing更贴近实际电影制作的需求，能够更准确地评估配音模型的性能。

关键设计：TA-Dubbing的关键设计包括：1) 视频数据集的选择，需要覆盖电影制作中常见的场景。2) 标注信息的质量，需要保证标注的准确性和完整性。3) 评估指标的设计，需要能够全面衡量电影理解和语音生成两个维度。4) 开源代码和数据的组织，需要方便研究人员使用和扩展。具体的技术细节，例如损失函数、网络结构等，取决于具体的配音模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TA-Dubbing开源了包含多种电影场景的视频数据集、评估方法和标注，并建立了排行榜，方便研究人员进行模型评估和比较。通过TA-Dubbing，可以更全面地评估电影配音模型在电影理解和语音生成方面的性能，为模型改进提供指导。

🎯 应用场景

TA-Dubbing基准可广泛应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域。它可以帮助开发者评估和改进配音模型的性能，提高配音质量，从而提升用户体验。此外，TA-Dubbing还可以用于训练多模态大型语言模型，使其能够更好地理解电影内容并生成高质量的配音。

📄 摘要（原文）

Movie dubbing has advanced significantly, yet assessing the real-world effectiveness of these models remains challenging. A comprehensive evaluation benchmark is crucial for two key reasons: 1) Existing metrics fail to fully capture the complexities of dialogue, narration, monologue, and actor adaptability in movie dubbing. 2) A practical evaluation system should offer valuable insights to improve movie dubbing quality and advancement in film production. To this end, we introduce Talking Adaptive Dubbing Benchmarks (TA-Dubbing), designed to improve film production by adapting to dialogue, narration, monologue, and actors in movie dubbing. TA-Dubbing offers several key advantages: 1) Comprehensive Dimensions: TA-Dubbing covers a variety of dimensions of movie dubbing, incorporating metric evaluations for both movie understanding and speech generation. 2) Versatile Benchmarking: TA-Dubbing is designed to evaluate state-of-the-art movie dubbing models and advanced multi-modal large language models. 3) Full Open-Sourcing: We fully open-source TA-Dubbing at https://github.com/woka- 0a/DeepDubber- V1 including all video suits, evaluation methods, annotations. We also continuously integrate new movie dubbing models into the TA-Dubbing leaderboard at https://github.com/woka- 0a/DeepDubber-V1 to drive forward the field of movie dubbing.