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Auto-Regressive vs Flow-Matching: a Comparative Study of Modeling Paradigms for Text-to-Music Generation

Created by
  • Haebom

作者

Or Tal, Felix Kreuk, Yossi Adi

概要

本論文は、テキスト-音楽生成の分野で2つの主要なモデリングパラダイムである自動レコーディングデコーディングとconditional flow-matchingを体系的に比較分析した研究です。同じデータセット、学習設定、類似の基本アーキテクチャを使用して両方のパラダイムのモデルを最初から学習し、生成品質、推論設定の堅牢性、スケーラビリティ、テキストとタイムアライメント条件の遵守、オーディオインペインティングによる編集機能など、さまざまな点でパフォーマンスを評価しました。これにより、各パラダイムの長所と短所との間のトレードオフと、将来のテキスト - 音楽生成システムの設計と学習についての実用的な洞察が得られます。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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Auto-regressive decodingとconditional flow-matchingの長所と短所を明確に比較分析し、テキスト音楽生成モデルの設計に関する重要な洞察を提供します。
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様々な性能評価指標を通じて各パラダイムの強みと弱点を具体的に提示。
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今後のテキスト - 音楽生成システムの開発のための設計と学習戦略の確立に役立ちます。
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モデリングパラダイム選択による相互トレードオフ関係を明確に提示
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Limitations:
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分析に使用されるデータセット、アーキテクチャなどの制限により、一般化の可能性に関するさらなる研究が必要です。
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本研究で考慮しなかった他のモデリングパラダイムの存在可能性
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評価指標の主観的な側面と限界
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2つのパラダイムの比較分析のみが行われ、より多様なパラダイムの研究が必要です。
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