VIBE: Video Instruction-aligned Background music gEneration

📄 arXiv: 2608.30125v1 📥 PDF

作者: Aryan Vijay Bhosale, Vaibhavi Lokegaonkar, Vishnu Raj, Gouthaman KV, Sreyan Ghosh, Ramani Duraiswami, Lie Lu, Dinesh Manocha

分类: cs.SD, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-08-31

💡 一句话要点

提出VIBE以解决视频到音乐生成中的语义控制问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频到音乐生成 语义控制 多模态对齐 奖励建模 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视频到音乐生成模型缺乏语义控制，无法有效处理指令违规问题。
  2. VIBE通过深度跨层条件机制和奖励建模分类法，提升了生成过程中的语义一致性和控制能力。
  3. 实验结果表明，VIBE在可控性和指令遵循方面显著提升，同时在生成质量上与基线模型相当。

📝 摘要（中文）

当前的视频到音乐（V2M）模型在语义控制方面存在不足，且未能有效惩罚指令违规，主要由于其依赖重建目标和静态跨模态条件的表示瓶颈。为此，本文提出了VIBE，一个新颖的文本和视频到音乐（T+V2M）生成模型。VIBE利用了深度跨层条件机制和全面的奖励建模分类法，优化了硬性约束（如节奏、调性）和软性主观质量（如音乐性、多模态对齐），并采用结构化的五阶段训练课程。通过音频-视觉对齐、指令遵循和音频质量指标的评估，VIBE在可控性和指令遵循方面表现出色，同时在生成保真度和多模态对齐上与大多数基线模型相当。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视频到音乐生成模型在语义控制和指令遵循方面的不足，尤其是由于重建目标和静态跨模态条件导致的表示瓶颈问题。

核心思路：VIBE的核心思路是引入深度跨层条件机制，动态连接规划和扩散细化头，以增强模型在生成过程中的语义一致性和控制能力。

技术框架：VIBE的整体架构包括文本和视频输入，经过深度跨层条件机制处理后，生成音乐输出。模型分为多个阶段，采用结构化的五阶段训练课程来优化生成效果。

关键创新：VIBE的主要创新在于引入了深度跨层条件机制和全面的奖励建模分类法，能够同时优化硬性约束和软性质量，显著提升了生成的可控性和指令遵循能力。

关键设计：在模型设计中，采用了多种损失函数来平衡硬性约束与软性质量的优化，同时在网络结构上实现了跨层连接，以增强信息流动和特征提取能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，VIBE在音频-视觉对齐和指令遵循方面的表现优于大多数基线模型，生成的音乐在可控性和质量上均有显著提升，特别是在音乐性和多模态对齐的主观评估中表现突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括影视配乐、游戏音乐生成以及广告音乐创作等。通过提升视频与音乐之间的语义一致性，VIBE能够为创作者提供更高效的音乐生成工具，未来可能在多媒体内容创作中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Current video-to-music (V2M) models lack semantic control and fail to penalize instruction violations, largely due to their reliance on reconstruction objectives and the representational bottleneck of static cross-modal conditioning in Diffusion Autoregressive (DAR) architectures. To resolve this, we introduce VIBE, a novel text-and-video-to-music (T+V2M) generation model that leverages: (1) Conditioning Connection, a depth-wise cross-layer conditioning mechanism that dynamically bridges the planning and diffusion refinement heads and (2) a comprehensive reward modeling taxonomy, optimizing for both hard, verifiable constraints (e.g., tempo, key) and soft, subjective qualities (e.g., musicality, multimodal alignment) with a structured 5-stage training curriculum. Upon evaluation using audio-visual alignment, instruction following, and audio quality metrics, along with a subjective human evaluation study, we observe that VIBE demonstrates enhanced controllability and instruction adherence while performing comparably to most evaluated baselines on generation fidelity and multimodal alignment.