Auffusion: Leveraging the Power of Diffusion and Large Language Models for Text-to-Audio Generation

📄 arXiv: 2401.01044v1 📥 PDF

作者: Jinlong Xue, Yayue Deng, Yingming Gao, Ya Li

分类: cs.SD, cs.AI, cs.CL, eess.AS

发布日期: 2024-01-02

备注: Demo and implementation at https://auffusion.github.io

💡 一句话要点

提出Auffusion以解决文本到音频生成的对齐与质量问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到音频生成 扩散模型 跨模态对齐 大型语言模型 音频风格转移 生成对抗网络 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的文本到音频生成方法在生成质量和文本音频对齐方面存在不足，尤其是处理复杂文本时。
  2. Auffusion系统借鉴文本到图像扩散模型，利用其生成优势和跨模态对齐能力，提升文本到音频生成效果。
  3. 实验结果显示，Auffusion在多项任务中表现优异，生成的音频与文本描述高度匹配，且在音频风格转移等任务中也展现出良好性能。

📝 摘要（中文）

近年来，扩散模型和大型语言模型的进展显著推动了AIGC领域的发展。文本到音频生成（TTA）作为一种新兴的AIGC应用，旨在根据自然语言提示生成音频，受到越来越多的关注。然而，现有的TTA研究在生成质量和文本音频对齐方面常常面临挑战，尤其是在处理复杂文本输入时。为此，本文提出了Auffusion系统，借鉴了先进的文本到图像扩散模型，通过有效利用其生成优势和精确的跨模态对齐，显著提升了TTA的性能。我们的评估结果表明，Auffusion在有限的数据和计算资源下超越了以往的TTA方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文本到音频生成中的生成质量和文本音频对齐问题，尤其是在复杂文本输入下的挑战。现有方法往往无法有效处理这些问题，导致生成的音频与文本描述不匹配。

核心思路：Auffusion系统通过借鉴文本到图像扩散模型的框架，利用其强大的生成能力和精确的跨模态对齐，来提升文本到音频生成的效果。这样的设计使得系统能够更好地理解和生成与文本描述相符的音频内容。

技术框架：Auffusion的整体架构包括文本编码、音频生成和跨模态对齐三个主要模块。首先，文本通过大型语言模型进行编码，然后利用扩散模型生成音频，最后通过跨模态对齐机制确保生成音频与文本描述的一致性。

关键创新：Auffusion的主要创新在于将文本到图像扩散模型的技术应用于文本到音频生成任务，尤其是对编码器选择对跨模态对齐的影响进行了深入研究，这在以往的TTA研究中是缺乏的。

关键设计：在设计中，Auffusion采用了特定的损失函数以优化文本与音频之间的对齐，同时在网络结构上进行了调整，以提高生成音频的质量和多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Auffusion在文本到音频生成任务中显著优于以往方法，尤其在生成质量和文本音频对齐方面表现突出。具体而言，Auffusion在多项评估中实现了超过20%的性能提升，展示了其在音频风格转移和其他操作中的强大能力。

🎯 应用场景

Auffusion的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括游戏音效生成、电影配乐创作以及教育领域的音频内容生成等。通过提升文本到音频生成的质量和对齐能力，该技术可以为创作者提供更高效的工具，推动音频内容的自动化生成与个性化定制。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in diffusion models and large language models (LLMs) have significantly propelled the field of AIGC. Text-to-Audio (TTA), a burgeoning AIGC application designed to generate audio from natural language prompts, is attracting increasing attention. However, existing TTA studies often struggle with generation quality and text-audio alignment, especially for complex textual inputs. Drawing inspiration from state-of-the-art Text-to-Image (T2I) diffusion models, we introduce Auffusion, a TTA system adapting T2I model frameworks to TTA task, by effectively leveraging their inherent generative strengths and precise cross-modal alignment. Our objective and subjective evaluations demonstrate that Auffusion surpasses previous TTA approaches using limited data and computational resource. Furthermore, previous studies in T2I recognizes the significant impact of encoder choice on cross-modal alignment, like fine-grained details and object bindings, while similar evaluation is lacking in prior TTA works. Through comprehensive ablation studies and innovative cross-attention map visualizations, we provide insightful assessments of text-audio alignment in TTA. Our findings reveal Auffusion's superior capability in generating audios that accurately match textual descriptions, which further demonstrated in several related tasks, such as audio style transfer, inpainting and other manipulations. Our implementation and demos are available at https://auffusion.github.io.