Video-to-Audio

视频转音频（Video-to-Audio）技术在现代研究中备受关注，尤其是在文本生成视频技术取得显著突破之后。该技术的核心目标是在语义和时间上生成与视频输入内容高度一致的音频。以下是基于论文《Video-to-Audio Generation with Hidden Alignment》的总结及其使用场景：

视频转音频技术简介

视频转音频（Video-to-Audio）是通过输入视频片段生成具有相应语义和时间对齐的音频内容。这一过程借助了深度学习模型，尤其利用了隐式对齐机制（Hidden Alignment）来保持生成内容的高质量和一致性。

安装步骤

1. 创建并激活Conda环境：

   conda create -n vta-ldm python=3.10
   conda activate vta-ldm
   pip install -r requirements.txt
   

2. 下载模型权重：

   mkdir ckpt && cd ckpt
   git clone https://huggingface.co/ariesssxu/vta-ldm-clip4clip-v-large
   cd vta-ldm-clip4clip-v-large && git lfs pull
   

模型列表

• VTA_LDM: 基础模型
• 计划添加的扩展包括：VTA_LDM+IB/LB/CAVP/VIVIT、VTA_LDM+text等

推理过程

1. 将视频片段放在 data 目录中。
2. 运行推理脚本生成音频内容：

   bash inference_from_video.sh
   

3. 可选：使用提供的脚本将生成的音频内容与原视频合并：

   bash tools/merge_video_audio
   

应用场景

1. 多媒体制作：在电影、电视剧、动画制作中，通过视频生成逼真的音频效果，节省音频设计和录制时间。
2. 自动配音：对于新闻视频、讲座视频等自动生成语音解说，提升信息传递效率。
3. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：为虚拟环境中的视觉元素自动生成对应的音频，提高用户沉浸体验。
4. 游戏开发：根据游戏场景自动生成背景音效或角色声音，提高音效制作效率。
5. 教育培训：为教育视频生成解说音频或背景音乐，提高学习体验。

未来发展与训练

目前提供的代码主要针对模型推理部分，训练相关的代码和进一步优化即将发布。本研究基于多个优秀的开源库，例如 Huggingface 的 diffusers、Tango 和 Audioldm。

参考文献

如果使用本工作，请引用以下论文：

@misc{xu2024vta-ldm,  
      title={Video-to-Audio Generation with Hidden Alignment},   
      author={Manjie Xu and Chenxing Li and Yong Ren and Rilin Chen and Yu Gu and Wei Liang and Dong Yu},
      year={2024},
      eprint={2407.07464},
      archivePrefix={arXiv},
      url={https://arxiv.org/abs/2407.07464}, 
}

声明

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