Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

SpA2V: Khai thác tín hiệu âm thanh không gian để tạo ra video có nhận thức không gian dựa trên âm thanh

Created by
  • Haebom

Tác giả

Kiên T. Pham, Yingqing He, Yazhou Xing, Qifeng Chen, Long Chen

Phác thảo

Bài báo này trình bày SpA2V, một khuôn khổ mới cho việc tạo video dựa trên âm thanh, tận dụng các tín hiệu thính giác không gian để tạo ra video chân thực và chính xác. Không giống như các phương pháp hiện có chủ yếu tập trung vào thông tin ngữ nghĩa, chẳng hạn như loại âm thanh trong âm thanh, SpA2V tận dụng rõ ràng các tín hiệu không gian bắt nguồn từ các đặc tính vật lý, chẳng hạn như độ to và tần số. SpA2V bao gồm hai giai đoạn: giai đoạn lập kế hoạch video hướng dẫn bằng âm thanh, tạo bố cục cảnh video (VSL) bằng cách sử dụng các tín hiệu không gian và ngữ nghĩa từ âm thanh, và giai đoạn tạo video dựa trên bố cục, tạo video bằng cách sử dụng mô hình khuếch tán được đào tạo trước làm điều kiện trên VSL. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng SpA2V vượt trội trong việc tạo video chân thực, phù hợp về mặt ngữ nghĩa và không gian với âm thanh đầu vào.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi nhấn mạnh tầm quan trọng của tín hiệu âm thanh không gian trong quá trình tạo video dựa trên âm thanh và trình bày một khuôn khổ mới để sử dụng chúng một cách hiệu quả.
Khắc phục những hạn chế của các phương pháp hiện có và đạt được hiệu suất tạo video với tính nhất quán về mặt ngữ nghĩa và không gian cao.
Sử dụng hiệu quả VSL như một phương tiện trung gian thu hẹp khoảng cách giữa các phương thức âm thanh-video.
Triển khai việc tạo video hiệu quả bằng cách tận dụng các mô hình khuếch tán được đào tạo trước.
Limitations:
ĐáNh giá hiệu suất của SpA2V có thể đã được tiến hành trong bối cảnh thử nghiệm hạn chế và cần đánh giá hiệu suất cho nhiều loại âm thanh và tình huống hơn.
Hiệu suất của MLLM được sử dụng trong bước tạo VSL có thể ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của SpA2V.
Trong các tín hiệu âm thanh phức tạp hoặc khi nhiều nguồn âm thanh được trộn lẫn, độ chính xác của việc trích xuất tín hiệu không gian có thể giảm.
Các khuôn khổ hiện tại có thể thiếu sự cân nhắc đến tính nhất quán về mặt thời gian trong quá trình tạo video.
👍