VMB是什么?一文让你看懂VMB的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

VMB概述简介

VMB(Visuals Music Bridge)是中国科学院信息工程研究所、中国科学院大学网络空间安全学院、上海人工智能实验室、上海交通大学等机构推出的多模态音乐生成框架,能从文本、图像和视频等多种输入模态生成音乐。VMB基于构建文本桥接和音乐桥接解决数据稀缺、跨模态对齐弱和可控性有限的问题。文本桥接将视觉输入转换为详细的音乐描述,音乐桥接结合广泛和针对性的音乐检索策略,提供用户控制。VMB的显式条件音乐生成框架整合两个桥接,显著提升音乐质量、模态对齐和定制对齐,超越传统方法。

VMB的功能特色

多模态音乐描述模型(Multimodal Music Description Model):将视觉输入(如图像和视频)转换成详细的文本描述,为音乐生成提供文本桥接。

双轨音乐检索(Dual-track Music Retrieval):结合广泛和针对性的音乐检索策略,提供音乐桥接,支持用户修改文本描述或提供参考音乐控制输出音乐。

显式条件音乐生成(Explicitly Conditioned Music Generation):基于文本桥接和音乐桥接生成音乐,整合两个显式桥接到一个文本到音乐的扩散变换器中。

增强模态对齐:改善输入模态与生成音乐之间的对齐,让音乐更贴近输入的视觉和情感内容。

提升可控性:用户能用文本描述或提供的音乐样本指导音乐生成过程,实现更精细的控制。

VMB的技术原理

文本桥接:用多模态音乐描述模型(MMDM),基于InternVL2构建,将视觉输入转换为自然语言中的详细音乐描述,作为音乐生成的文本桥接。

音乐桥接:基于双轨音乐检索模块,一方面进行广泛检索识别情感和主题内容的全局对齐,另一方面进行针对性检索关注特定音乐属性(如节奏、乐器和流派)。

显式条件音乐生成:结合文本桥接和音乐桥接,用扩散变换器(DiT)将文本描述转换成音乐。模型用Music ControlFormer整合广泛检索的细粒度控制,用Stylization Module处理针对性检索的整体条件。

检索增强生成(RAG):在音乐生成中首次探索RAG技术,动态结合音乐知识,用桥接模态差距,提升跨模态生成性能,增加可控性。

控制信号融合:在生成过程中,用元素级相加的方式将主分支和ControlFormer分支的隐藏状态结合起来,确保在生成的早期阶段建立结构和语义对齐。

风格化模块:将检索到的音乐与文本描述结合起来,基于跨注意力机制将条件表示整合到噪声音乐中,聚焦音乐和文本数据中的风格线索,提高生成音乐与指定属性之间的对齐度。

VMB项目介绍

GitHub仓库:https://github.com/wbs2788/VMB

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.09428

VMB能做什么?

电影和视频制作:为电影、电视剧、广告视频、纪录片等自动生成背景音乐,增强视觉内容的情感表达和氛围营造。

游戏开发:在游戏中根据场景变化实时生成背景音乐,提升玩家的沉浸感和游戏体验。

虚拟现实(VR)和增强现实(AR):为虚拟环境和增强现实体验提供适配的音乐,让音乐与用户的视觉体验同步,增强互动性。

社交媒体内容创作:帮助用户根据他们制作的视频内容(如旅行日志、生活记录等)生成个性化音乐,提升内容吸引力。

音乐教育和辅助创作:辅助音乐家和音乐爱好者创作新曲目,提供灵感和创作工具,尤其是在探索不同音乐风格和结构时。

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