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。