비디오 내용과 일치하는 오디오 생성을 위한 멀티모달 언어 대형 모델 활용

Temel Kavramlar

멀티모달 언어 대형 모델을 활용하여 비디오 내용과 일치하는 오디오를 자동으로 생성하는 프레임워크를 제안한다.

Özet

이 연구는 비디오 생성 기술의 한계인 음향 효과(SFX)와 배경 음악(BGM) 부재를 해결하기 위해 멀티모달 언어 대형 모델(MLLM)을 활용한 자동 오디오 생성 프레임워크 SVA를 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:

MLLM을 활용하여 비디오 내용을 이해하고 이에 맞는 SFX와 BGM 스키마를 생성한다.
생성된 스키마를 텍스트 기반 오디오 생성 모델에 입력하여 SFX와 BGM 오디오를 생성한다.
노이즈 제거, 혼합 등의 후처리 과정을 거쳐 최종 비디오-오디오 결과물을 생성한다.

사례 연구를 통해 제안한 프레임워크의 성능을 확인하였으며, 비디오 내용과 일치하는 고품질의 오디오를 생성할 수 있음을 보였다. 그러나 비디오-오디오 간 정교한 상관관계 모델링과 일반화 성능 향상, 평가 지표 개발 등의 한계점이 존재하며, 이를 향후 연구 방향으로 제시하였다.

İstatistikler

이 비디오는 눈 덮인 숲을 천천히 걸어가는 맘모스 무리에 관한 것이다.
맘모스는 큰 털북숭이 동물이며 긴 엄니를 가지고 있다.
맘모스들은 한 줄로 천천히 걸어가고 있으며, 눈이 두껍게 쌓여 있어 많은 힘을 들이고 있다.
이 비디오는 추운 눈 내리는 기후에서 촬영되었으며, 맘모스들은 이런 혹독한 환경에 잘 적응하고 살아가고 있다.

Alıntılar

"이 비디오는 맘모스 무리가 눈 덮인 숲을 천천히 걸어가는 장면을 보여준다."
"맘모스들은 큰 털북숭이 동물이며 긴 엄니를 가지고 있다."
"맘모스들은 한 줄로 천천히 걸어가고 있으며, 눈이 두껍게 쌓여 있어 많은 힘을 들이고 있다."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Semantically consistent Video-to-Audio Generation using Multimodal Language Large Model

by Gehui Chen,G... : arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16305.pdf

Daha Derin Sorular

비디오와 오디오의 정교한 시간적 동기화를 위한 방법은 무엇일까?

비디오와 오디오의 정교한 시간적 동기화를 위해선 선행 연구들에서 제안된 방법들을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, Diff-Foley는 잠재 확산 모델을 활용하여 동기화된 비디오-오디오 합성을 제안하며, 시각-오디오 상관 관계를 교차 주의 모듈을 통해 캡처합니다. 또한, Seeing and Hearing은 ImageBind 모델을 활용하여 시각-오디오 생성을 개선하고, 시각-오디오 상관 관계를 강화하기 위해 확산 잠재 정렬기를 활용합니다. 이러한 방법들은 시간적으로 정확한 특징을 학습하고, 비디오와 오디오 간의 세밀한 상관 관계를 캡처하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비디오-오디오 생성 모델의 일반화 성능을 높이기 위한 방법은 무엇일까?

비디오-오디오 생성 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 작업 시나리오에 대응할 수 있는 모델 일반화가 필요합니다. Conditional-Foley와 같은 모델은 반복적인 작업에 대한 소리 효과를 생성하는 데 중점을 두는 반면, 복잡한 장면과 다수의 오디오 이벤트가 발생하는 비디오에 대해 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한, 대규모 주석이 달린 비디오-오디오 데이터셋의 구축이 중요합니다. 현재 사용 가능한 데이터셋은 다양한 장면을 포함하고 비디오와 오디오의 동시 발생을 보장하며, 오디오 이벤트에 대한 세밀한 시간적 세분성을 유지하는 것이 중요합니다.

비디오-오디오 생성 결과를 평가할 수 있는 새로운 지표는 무엇이 있을까?

비디오-오디오 생성 결과를 평가하기 위한 새로운 지표로는 오디오 충실도를 평가하는 Inception Score (IS)와 Frechet Distance (FID)와 같은 메트릭스가 있습니다. 또한, 비디오-오디오 관련성을 평가하는 Mean KL Divergence (MKL) 및 ImageBind Score (IB)와 같은 메트릭스도 활용됩니다. 현재는 비디오와 오디오 간의 시간적 상관 관계를 평가하기 위한 메트릭스가 부족한 상황입니다. MKL을 계산하기 위해서는 오디오의 실제 값이 필요한데, 비디오 입력이 기계적으로 생성된 경우 이러한 값이 없을 수 있습니다. 시각 정보만을 활용하여 시간적 상관 관계를 평가하는 방법에 대한 연구가 필요합니다.