비디오와 동기화된 텍스트 기반 오디오 생성

Concetti Chiave

본 연구는 텍스트 기반 오디오 생성 시 비디오와의 시각적 정렬과 시간적 일관성을 보장하는 새로운 접근법을 제안한다.

Sintesi

최근 텍스트 기반 오디오(TTA) 생성에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 기존 방법들은 텍스트와 오디오 임베딩 간의 상관관계를 학습하는 잠재 확산 모델을 활용하지만, 생성된 오디오와 비디오 간의 원활한 동기화에는 한계가 있다. 이로 인해 명확한 청각-시각적 불일치가 발생한다.

이를 해결하기 위해 본 연구는 비디오와 동기화된 텍스트 기반 오디오 생성을 위한 새로운 벤치마크 T2AV-BENCH를 제안한다. 이 벤치마크는 시각적 정렬과 시간적 일관성을 평가하기 위한 3가지 새로운 지표를 포함한다.

또한 본 연구는 T2AV라는 간단하면서도 효과적인 비디오 정렬 TTA 생성 모델을 제안한다. T2AV는 기존 방법과 달리 시각 정렬 텍스트 임베딩을 조건으로 활용하여 잠재 확산 모델을 개선한다. 또한 시간적 다중 헤드 어텐션 트랜스포머를 사용하여 비디오 데이터의 시간적 미묘한 차이를 추출하고 이해한다. 이를 위해 Audio-Visual ControlNet을 도입하여 시간적 시각 표현을 텍스트 임베딩과 효과적으로 결합한다.

추가적으로 시각 정렬 텍스트 임베딩과 오디오 특징이 밀접하게 공명하도록 하는 대조 학습 목적함수를 도입한다. AudioCaps와 T2AV-BENCH에 대한 광범위한 평가를 통해 T2AV가 시각 정렬과 시간적 일관성 측면에서 새로운 표준을 수립한다는 것을 입증한다.

Statistiche

생성된 오디오와 비디오 간의 Frechet Audio-Visual Distance(FAVD)는 24.03으로 기존 방법 대비 크게 감소했다.
생성된 오디오와 텍스트 간의 Frechet Audio-Text Distance(FATD)는 13.16으로 기존 방법 대비 크게 감소했다.
생성된 오디오와 비디오-텍스트 간의 Frechet Audio-(Video-Text) Distance(FA(VT)D)는 17.82로 기존 방법 대비 크게 감소했다.

Citazioni

없음

Approfondimenti chiave tratti da

Text-to-Audio Generation Synchronized with Videos

by Shentong Mo,... alle arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07938.pdf

Domande più approfondite

비디오와 동기화된 텍스트 기반 오디오 생성을 위해 어떤 다른 접근법을 고려해볼 수 있을까?

비디오와 동기화된 텍스트 기반 오디오 생성을 위해 고려할 수 있는 다른 접근법은 다양한 시각적 및 음향적 특징을 활용하는 것입니다. 예를 들어, 비디오의 시각적 정보뿐만 아니라 음향적 특성도 함께 고려하여 오디오를 생성하는 방법이 있을 수 있습니다. 또한, 사용자가 입력하는 텍스트 설명뿐만 아니라 비디오의 시각적 내용을 보다 상세히 분석하여 오디오를 생성하는 방법도 고려할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확하고 현실적인 비디오와 동기화된 오디오를 생성할 수 있을 것입니다.

비디오와 동기화된 텍스트 기반 오디오 생성 기술이 실제 응용 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있을까?

비디오와 동기화된 텍스트 기반 오디오 생성 기술은 다양한 응용 분야에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 온라인 교육 플랫폼에서 강의 비디오에 자막과 함께 자동으로 생성된 음성을 추가하여 학습자들이 보다 효과적으로 학습할 수 있습니다. 또한, 영상 콘텐츠의 접근성을 높이기 위해 비디오에 설명적인 오디오를 추가하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 영상 편집 및 영화 제작 분야에서 시각적 요소와 오디오 요소를 보다 효과적으로 통합하여 창의적인 작품을 만들 수 있습니다.

기존 방법들이 시각적 정렬과 시간적 일관성에 실패한 이유는 무엇일까?

기존 방법들이 시각적 정렬과 시간적 일관성에 실패한 이유는 주로 시각적 정보와 텍스트 설명 간의 상호작용을 충분히 고려하지 못했기 때문일 수 있습니다. 또한, 오디오와 비디오 간의 시간적 일치를 유지하는 데 어려움을 겪었을 수 있습니다. 더 나아가, 시각적 정보와 텍스트 설명 간의 상호작용을 효과적으로 모델링하고 시간적 일치를 유지하는 방법이 부족했을 수 있습니다. 이로 인해 생성된 오디오와 비디오 간에 뚜렷한 불일치가 발생했을 것으로 생각됩니다.