核心概念
本稿では、潜在拡散モデルを用いて映像と音楽を調和させる、新しい映画音楽生成フレームワーク「HPM」を提案する。このフレームワークは、映像から特定の作曲スタイルに合わせた音楽を生成するだけでなく、音楽の独創性と認識可能性を評価するための新しい指標も導入している。
要約
概要
本稿では、映画の映像からそれに合わせた音楽を自動生成する、新しいフレームワーク「HPM」が提案されています。
映画音楽は、映像の感情的な側面を豊かにし、物語の複雑さ、登場人物の性格、テーマを探求する上で重要な役割を果たします。従来、映画音楽の制作は、作曲家、編曲家、音楽家、サウンドエンジニア、音楽編集者など、多くの専門家による協力が必要とされ、費用と時間がかかるプロセスでした。
近年、人工知能(AI)を用いて映画音楽の制作プロセスを自動化する研究が進められています。映像を音楽に変換する技術は、クロスモーダル生成モデリングの分野で注目されています。
従来の映像から音楽への変換技術には、いくつかの問題点がありました。
データセットの不足: 映画のクリップとそれに対応する音楽を注意深くペアにしたデータセットが不足しており、このようなデータセットの作成は困難でリソースを消費します。
テーマの一貫性の課題: 生成された音楽が映画の物語や感情のトーンと一致するようにすることは複雑な課題であり、現在の拡散モデルのフレームワークでは統合が困難です。
客観的な評価指標の欠如: 映画のクリップ用に生成された音楽の質を測定するための客観的な指標がないため、進捗状況の評価やモデルの改良が複雑になります。