Video-Foley: Eine Zwei-Stufen-Video-zu-Ton-Generation mittels temporaler Ereignisbedingung für Foley-Sound

Einführung

Die Welt der Multimedia-Produktion hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt, wobei die Integration von Audio und Video eine zentrale Rolle spielt. Foley-Sound, die Kunst, Geräuscheffekte zu erzeugen, die perfekt zu den visuellen Elementen eines Videos passen, ist dabei besonders wichtig. Diese Technik wird häufig in der Film- und Fernsehproduktion eingesetzt, um eine realistischere und immersivere Erfahrung für die Zuschauer zu schaffen. Dennoch bleibt die automatische Generierung von Foley-Sound eine große Herausforderung.

Herausforderungen der automatisierten Foley-Sound-Generierung

Die herkömmliche Erstellung von Foley-Sound erfordert viel manuelle Arbeit und Kreativität. Foley-Künstler müssen Geräusche aufnehmen und diese dann exakt synchronisieren, um die visuelle Handlung zu unterstützen. Diese Methode ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch subjektiv und teuer. Automatisierte Systeme, die versuchen, diesen Prozess zu erleichtern, stehen vor mehreren Herausforderungen: - Fehlende explizite zeitliche Merkmale führen zu schlechter Steuerbarkeit und Abstimmung. - Modelle, die auf Zeitstempeln basieren, benötigen kostspielige und subjektive menschliche Annotationen.

Die Innovation: Video-Foley

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde das Video-Foley-System entwickelt. Dieses zweistufige Video-zu-Ton-System nutzt die Root Mean Square (RMS) als temporale Ereignisbedingung und semantische Timbre-Eingabeaufforderungen (Audio oder Text), um eine hohe Kontrollierbarkeit und Synchronisation zu gewährleisten. RMS ist ein Merkmal der Intensitätshülle auf Frame-Ebene, das eng mit der Audiosemantik verbunden ist.

Stufe 1: Video2RMS

In der ersten Stufe des Systems, Video2RMS, wird die RMS-Intensitätshülle des Videos berechnet. Diese Hülle dient als Grundlage für die zeitliche Abstimmung und Synchronisation der Geräusche.

Stufe 2: RMS2Sound

Die zweite Stufe, RMS2Sound, nutzt die berechnete RMS-Hülle und generiert daraus den entsprechenden Sound. Dieser Prozess beinhaltet die RMS-Diskretisierung und die Verwendung eines vortrainierten Text-zu-Audio-Modells.

Technologische Fortschritte und Leistung

Das Video-Foley-System integriert mehrere neuartige Ideen, darunter die RMS-Diskretisierung und die RMS-ControlNet-Technologie, um eine präzise und kontrollierte Sound-Synthese zu ermöglichen. Die umfangreiche Bewertung des Systems zeigt, dass Video-Foley in der Lage ist, eine hochpräzise Audio-Visuelle Abstimmung und Kontrollierbarkeit in Bezug auf Timing, Intensität, Timbre und Nuancen zu erreichen.

Vergleichende Forschung: Foley Analogien

Neben Video-Foley gibt es weitere bedeutende Forschungsarbeiten im Bereich der automatisierten Sound-Generierung. Eine bemerkenswerte Studie von Yuexi Du und Kollegen, veröffentlicht auf der CVPR 2023, behandelt das Problem der bedingten Foley-Generierung. Die Forscher schlagen eine selbstüberwachte Voraufgabe vor, bei der das Modell lernt, Geräusche für einen stummen Videoclip vorherzusagen, indem es ein bedingtes audio-visuelles Beispiel verwendet.

Modellarchitektur und Trainingsprozess

Das Modell von Du et al. basiert auf einem VQ-GAN, der aus einem stummen Eingabevideo und einem bedingten audio-visuellen Beispiel ein Spektrogramm erzeugt und dieses dann in eine Wellenform umwandelt. Durch den Einsatz von Re-Ranking-Techniken während der Inferenzzeit wird die Vorhersagegenauigkeit des Modells weiter verbessert.

Anwendungsbereiche und Zukunftsperspektiven

Die Fortschritte in der automatisierten Foley-Sound-Generierung haben weitreichende Implikationen für die Multimedia-Produktion. Von der Film- und Fernsehbranche über die Spieleentwicklung bis hin zu Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) können diese Technologien die Effizienz und Qualität der Sound-Synthese erheblich steigern.

Schlussfolgerung

Die Integration von fortschrittlichen Technologien wie Video-Foley und bedingter Foley-Generierung markiert einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung der automatisierten Sound-Synthese. Diese Innovationen versprechen nicht nur eine höhere Effizienz und Präzision, sondern eröffnen auch neue kreative Möglichkeiten für die Gestaltung von Multimedia-Inhalten. Bibliographie: - https://twitter.com/_akhaliq/status/1826809637493985551 - https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Du_Conditional_Generation_of_Audio_From_Video_via_Foley_Analogies_CVPR_2023_paper.pdf - https://arxiv.org/pdf/2401.09294 - https://twitter.com/alfredplpl - https://xypb.github.io/CondFoleyGen/ - https://www.researchgate.net/publication/381910887_FoleyCrafter_Bring_Silent_Videos_to_Life_with_Lifelike_and_Synchronized_Sounds - https://arxiv.org/abs/2304.08490 - https://www.eecs.qmul.ac.uk/~josh/documents/2024/Syncfusion.pdf - https://www.researchgate.net/publication/370070987_Conditional_Generation_of_Audio_from_Video_via_Foley_Analogies - https://dcase.community/documents/challenge2023/technical_reports/DCASE2023_Jung_112_t7.pdf