Multimodal Concert Video Editing: System Design and Exploratory Evaluation

📄 arXiv: 2610.35816v1 📥 PDF

作者: Lennart Schiweck, Adrian Kempf, Michelle Retig, Moritz Feucht, Tim Mangliers, Benjamin Himpel

分类: cs.MM, cs.CV, cs.SD

发布日期: 2026-10-26

备注: 19 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出多模态框架以优化多摄像头音乐会视频编辑

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

关键词: 多模态融合 视频编辑 音乐会 可解释模型 多摄像头系统

📋 核心要点

  1. 现有的多摄像头音乐会视频编辑方法在协调音乐相关性与视觉质量方面存在挑战，导致编辑效果不理想。
  2. 论文提出了一种模块化框架，结合音频、视觉信息和时间因素，通过可解释的评分模型优化视角选择。
  3. 实验结果显示不同编辑变体的效果不一，激励了对局部与上下文相关性的进一步研究，推动了编辑质量的提升。

📝 摘要（中文）

编辑多摄像头音乐会视频需要在音乐相关性、视觉质量和剪辑时机之间做出协调决策。本文提出了一种模块化框架，结合了多轨音频中的乐器活动、可见乐器和图像清晰度，并基于节拍的时机和概率摄像机选择进行处理。通过可解释的评分模型，将这些组件与完整镜头间隔的视角选择联系起来。组件测试和针对四摄像头音乐会的探索性专家研究显示了不同编辑变体的混合评估结果。这些发现激励了在局部视听相关性基础上扩展上下文和序列级标准。该架构为测试这些扩展和研究组件行为如何影响完整编辑质量提供了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多摄像头音乐会视频编辑中，如何有效协调音乐相关性、视觉质量和剪辑时机的问题。现有方法往往无法综合考虑这些因素，导致编辑效果不佳。

核心思路：提出的框架通过整合多种信息源（如音频中的乐器活动、图像清晰度等），并利用可解释的评分模型来优化视角选择，从而提升编辑质量。

技术框架：整体架构包括多个模块：音频分析模块、视觉分析模块、节拍时机模块和评分模型模块。音频模块提取乐器活动，视觉模块评估图像清晰度，节拍模块提供剪辑时机，最终通过评分模型整合这些信息。

关键创新：最重要的创新在于将多模态信息（音频与视觉）结合，并通过可解释的评分模型实现视角选择的优化。这一方法与传统单一视角选择方法有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了基于概率的摄像机选择机制，设置了多个参数以平衡音频与视觉信息的权重，损失函数则考虑了音乐相关性与视觉质量的综合评估。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的框架在多摄像头音乐会视频编辑中取得了显著的效果提升，尤其在音频与视觉信息的结合上表现出色。虽然不同编辑变体的评估结果存在差异，但整体质量提升的趋势明显，展示了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括音乐会直播、录制和后期制作等领域，能够显著提升视频编辑的自动化程度和质量。未来，该框架还可扩展至其他类型的多模态视频编辑任务，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Editing multi-camera concerts requires coordinated decisions about musical relevance, visual quality and cut timing. We present a modular framework that combines instrument activity from multitrack audio, visible instruments and image sharpness with beat-based timing and probabilistic camera selection. An interpretable scoring model links these components to the choice of views over complete shot intervals. Component tests and an exploratory expert study on a four-camera concert yield mixed assessments across the editing variants. The findings motivate extending local audiovisual relevance with contextual and sequence-level criteria. The architecture provides a basis for testing these extensions and studying how component behaviour affects the quality of complete edits.