Video2Music: Suitable Music Generation from Videos using an Affective Multimodal Transformer model
作者: Jaeyong Kang, Soujanya Poria, Dorien Herremans
分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS
发布日期: 2023-11-02 (更新: 2024-03-04)
期刊: Expert Systems with Applications 249 (2024): 123640
DOI: 10.1016/j.eswa.2024.123640
💡 一句话要点
提出Video2Music框架以解决视频与音乐生成匹配问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音乐生成 多模态学习 情感分析 视频理解 Transformer模型 数据集构建 特征提取
📋 核心要点
- 现有的音乐生成模型几乎无法直接生成与视频内容相匹配的音乐，限制了其应用场景。
- 本文提出了Video2Music框架，通过提取视频的多种特征来指导音乐生成，创新性地引入情感相似性机制。
- 实验结果表明，所提出的框架能够生成与视频情感相匹配的音乐，用户研究显示音乐质量和匹配度均得到提升。
📝 摘要（中文）
在音乐生成领域，尽管已有多项研究取得显著成果，但几乎没有模型能够直接生成与视频相匹配的音乐。本文开发了一个生成音乐的AI框架Video2Music，能够根据提供的视频生成合适的音乐。我们首先整理了一套独特的音乐视频集合，并分析了这些视频以提取语义、场景偏移、运动和情感特征。这些特征作为输入指导音乐生成模型。我们将音频文件转录为MIDI和和弦，并提取音符密度和响度等特征，最终构建了一个名为MuVi-Sync的多模态数据集。在此数据集上，我们训练了新颖的情感多模态变换器（AMT）模型，以生成与视频情感相匹配的音乐。通过后处理基于biGRU的回归模型，确保生成和弦的动态渲染。实验结果表明，该框架能够生成与视频内容情感相匹配的音乐，用户研究验证了音乐质量及其与视频的匹配质量。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有音乐生成模型无法直接生成与视频内容相匹配的音乐的问题，现有方法在多模态融合和情感匹配方面存在不足。
核心思路：论文提出的核心思路是通过提取视频的语义、场景、运动和情感特征，作为输入指导音乐生成模型，从而实现视频与音乐的情感一致性。
技术框架：整体架构包括数据集构建、特征提取、音乐生成和后处理四个主要模块。首先整理音乐视频数据集MuVi-Sync，然后提取特征，接着训练情感多模态变换器（AMT）模型，最后进行后处理以优化生成音乐的动态表现。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了一种新的机制，以确保视频和音乐之间的情感相似性，这在现有的音乐生成模型中尚未实现。
关键设计：在模型设计中，采用了biGRU回归模型进行后处理，以估计音符密度和响度，确保生成和弦的节奏和音量动态变化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的Video2Music框架在音乐生成质量和视频匹配度上均优于现有基线，用户研究表明生成音乐在情感一致性方面得到了显著提升，具体性能数据尚未披露。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括电影配乐、游戏音乐生成以及视频内容创作等。通过自动生成与视频内容情感相匹配的音乐，可以大幅提升视频作品的艺术表现力和观众的沉浸体验，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Numerous studies in the field of music generation have demonstrated impressive performance, yet virtually no models are able to directly generate music to match accompanying videos. In this work, we develop a generative music AI framework, Video2Music, that can match a provided video. We first curated a unique collection of music videos. Then, we analysed the music videos to obtain semantic, scene offset, motion, and emotion features. These distinct features are then employed as guiding input to our music generation model. We transcribe the audio files into MIDI and chords, and extract features such as note density and loudness. This results in a rich multimodal dataset, called MuVi-Sync, on which we train a novel Affective Multimodal Transformer (AMT) model to generate music given a video. This model includes a novel mechanism to enforce affective similarity between video and music. Finally, post-processing is performed based on a biGRU-based regression model to estimate note density and loudness based on the video features. This ensures a dynamic rendering of the generated chords with varying rhythm and volume. In a thorough experiment, we show that our proposed framework can generate music that matches the video content in terms of emotion. The musical quality, along with the quality of music-video matching is confirmed in a user study. The proposed AMT model, along with the new MuVi-Sync dataset, presents a promising step for the new task of music generation for videos.