浙江大学和阿里巴巴的研究人员推出新型视频到音乐生成框架MuVi，MuVi的目标是为视频内容生成与之相匹配的音乐，这需要模型深刻理解视频的视觉语义，并生成与视频叙事节奏、情感和主题相协调的旋律、节奏和动态的音乐。
例如，你正在观看一段视频，视频中的主角在森林中安静地散步。MuVi能够为这段视频生成一首开始时平和缓慢的音乐，但当主角突然遇到一只跳跃的鹿时，音乐的节奏会立即加快，以匹配视频中的这一突发动作。这样，音乐不仅与视频的情感和主题相匹配，而且其节奏和动态也与视频内容完全同步。这种技术可以应用于电影配乐、游戏背景音乐生成，或者在社交媒体上为用户上传的视频自动添加音乐。
主要功能和特点：
- 语义对齐：MuVi生成的音乐能够捕捉视频内容的情感和主题精髓。
- 节奏同步：音乐的节拍和节奏与视频的视觉动态保持和谐。
- 高效生成：MuVi能够在极短的时间内（1.3秒）处理多达32个高分辨率视频帧，并生成整个场景的三维高斯重建，这比传统的基于优化的方法快两个数量级。
工作原理： MuVi通过以下步骤工作：
- 视频内容分析：使用特别设计的视觉适配器处理视频内容，提取与上下文和时间相关的特征。
- 音乐生成：利用这些特征生成与视频情绪和主题相匹配的音乐，同时考虑节奏和节奏的同步。
- 对比音乐-视觉预训练：通过对比音乐和视频对的特征，确保音乐短语的周期性，增强模型对节奏不同步的识别能力。
- 流匹配基础的音乐生成器：MuVi使用了基于流匹配的音乐生成器，该生成器能够在上下文中学习，允许控制生成音乐的风格和类型。
具体应用场景：
- 社交媒体平台：用户可以为他们的视频内容生成匹配的音乐，提升观看体验。
- 广告和视频内容创作：为广告或视频内容生成与视觉内容相协调的音乐，增强情感表达和观众参与度。
- 电影和游戏制作：在电影或游戏制作中，为动态场景生成实时的音乐轨道，提高制作效率和最终作品的质量。
发表回复