Video2Music: Affective Multimodal Transformer Model for Music Generation from Videos

מושגי ליבה

Proposing a novel Affective Multimodal Transformer model, Video2Music, to generate music that matches video content in terms of emotion.

תקציר

研究では、新しい音楽生成AIフレームワークであるVideo2Musicを開発しました。このフレームワークは、提供されたビデオに一致する音楽を生成することができます。独自のMuVi-Syncデータセットを導入し、Affective Multimodal Transformer（AMT）モデルをトレーニングして、ビデオに基づいて音楽を生成します。AMTモデルは、ビデオと音楽の関係性を理解し、感情的な類似性を強制する新しいメカニズムを組み込んでいます。提案されたVideo2Musicフレームワークは、音楽とビデオの一致に成功しました。

סטטיסטיקה

MuVi-Sync dataset comprises 748 music videos with extracted video and music features.
RMSE (Root Mean Square Error) for note density: Bi-GRU model performs best.
RMSE for loudness: Bi-GRU model also performs best.

ציטוטים

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Video2Music

by Jaeyong Kang... ב- arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.00968.pdf

שאלות מעמיקות

どのようにして感情と音楽の関連性を考慮してコード属性を選択しますか？

AMTモデルでは、感情と音楽の関連性を考慮してコード属性を選択するために、CLIPモデルから得られるビデオフレームごとの感情確率分布が重要な役割を果たします。まず、CLIPモデルは各ビデオフレームで6つの感情クラス（'exciting', 'fearful', 'tense', 'sad', 'relaxing'）に対する確率分布を提供します。次に、この中で最も高い確率の感情が選択されます。その後、専門家や音楽理論から得られた知見に基づいて作成されたテーブル（例：maj7コードは'relaxing'など）を使用して、この最も高い予測された感情に対応するコード属性が決定されます。
具体的には、「興奮した」場合は「maj」「dim」「sus4」など、「恐怖」の場合は「dim7」というようにマッピングされます。これらのチョードタイプ属性が生成されることで、ビデオから予測される特定の感情と一致するチョード品質が取得されます。

既存の音楽生成モデルと比較して、AMTモデルがどのように優れていると考えられますか？

AMTモデルは他の既存音楽生成モデルと比較していくつかの利点があります。まず第一に、AMTモデルではビジュアル入力（ビデオフィーチャー）を条件付き入力とし、それを活用して音楽シーケンス（チョードシーケンス）を生成します。これにより映像内容やエモーションなど異なるドメイン間で効果的な関係性学習が可能です。
さらにAMTモデルではAffective Multimodal Transformerアーキテクチャー内で独自開発した新しいメカニズムやロス関数（Lemo）等も組み込んでおり、映像内容やエミュージック・エントリポイント等多角的要素全体から緻密かつ表現豊かな音楽生成プロセスが実現可能です。
またBi-GRU回帰型推定器等精度向上技術も採用しました。
これらすべて組み合わさったこちら提案手法は従来手法以上精度及び表現豊かさ面でも優位性あることう言えます。

この技術が将来的にどういう分野で応用される可能性ありそうですか？

今回紹介したVideo2Music技術は将来幅広く応用可能だろう分野多岐存在しそうです。
例えば動画制作会社や映像制作者向け背景BGM自動化ソリューション提供サービス展開可想定出来そいます。
また教育産業領域でも教材制作時背景BGM調整支援サポートサービス展開可想定出来そいます。
更生医療領域でも治療施設内心身安静裏改善目指す際バックグランドBGM調整支援サポート展開可想定出来そいます
その他個人利用者向けYouTube動画投稿時背景BGM自動化ソリューション提供サービス展開可想定出来そいます
以上筆者見解参考意見提示致しました