日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

音声・映像編集arXiv:2605.18467

指示に基づく音声・映像同時編集フレームワークInstructAV2AV

InstructAV2AV: Instruction-Guided Audio-Video Joint Editing

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

指示文に従って音声と映像を同時に編集する初のエンドツーエンドフレームワークを提案し、大規模データセットと新しい注意機構で高品質な編集を実現した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 指示に基づく音声と映像の同時編集を可能にする初のエンドツーエンドフレームワーク。 - 音声と映像を統合的に編集し、編集結果と音声の不一致を解消する。 - 大規模な音声映像編集データセットInsAVE-80Kを構築。 - 音声映像生成バックボーンを活用し、指示に従った編集を実現。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来の拡散ベース手法は映像のみを編集し、音声を無視していた。 - 音声と映像を同時に編集する初の試みであり、音声と編集結果の整合性を実現。 - 大規模な音声映像編集データセットInsAVE-80Kを初めて構築。 - 11の指標で最先端手法を上回る性能を達成。

3. 技術・手法の肝は?

- スケーラブルなデータ合成パイプラインを開発し、InsAVE-80Kを構築。 - 音声映像生成バックボーンを適応し、強力な事前知識を活用。 - 音声映像入力とノイズ潜在コードを連結し、ソースコンテキストを固定。 - ソース指示ゲート付き注意機構を提案し、指示追従性とコンテンツ保持を向上。 - 二段階訓練戦略を導入し、事前学習済み知識を効果的に転移。

4. どうやって有効だと検証した?

- 2つの評価セットにおいて、3つの側面にわたる11の指標で最先端手法を上回る性能を実証。 - 広範な実験により、InstructAV2AVの有効性を検証。

5. 議論はある?

- 制御可能なコンテンツ作成への可能性を示唆。 - 具体的な議論や限界については要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照されている研究は明示されていないが、関連手法として拡散ベースの映像編集手法や音声映像生成バックボーンが挙げられる。 - 同分野の定番として、Diffusion Models for Video Editing、Audio-Video Generation、Instruction-Guided Editingなどが考えられる。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Haojie Zheng, Yixin Yang, Siqi Yang, Shuchen Weng, Boxin Shi

分類: cs.CV

原文アブストラクト

Recent diffusion-based methods have achieved impressive progress in video content manipulation. However, they typically ignore the accompanying audio, leaving the audio disjointed from the edited results. In this paper, we propose InstructAV2AV, the first end-to-end framework for instruction-guided audio-video joint editing. We first develop a scalable data synthesis pipeline and construct InsAVE-80K, the first large-scale audio-video editing dataset with high-quality source-to-target pairs. With this data foundation, we adapt an audio-video generation backbone to leverage its robust priors. We concatenate the audio-video input with noisy latent codes to anchor the source context, propose the source-instruction gated attention to improve instruction following and content preservation, and introduce a two-stage training strategy to effectively transfer these pre-trained priors. Extensive experiments demonstrate that InstructAV2AV outperforms state-of-the-art methods across 11 metrics spanning three aspects on two evaluation sets, highlighting its potential for controllable content creation. Project page: https://hjzheng.net/projects/InstructAV2AV/.

  1. 1Boston Dynamics、車輪付きAtlasの研究試作機を紹介研究・技術
  2. 2GXOとApptronik、Apolloの物流現場試験を拡大 最大1,000台の展開を構想量産・展開
  3. 3newmoとKDDIが資本業務提携 2028年に堺市で自動運転タクシー商用化目指す提携・買収
  4. 4NVIDIA、CoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0を発表新製品・発表
  5. 5UC BerkeleyとNVIDIAの研究者、AIエージェントでロボット制御コードを仮想環境で改善研究・技術

PR・アフィリエイト広告

MINISFORUM(ミニPC)

MINISFORUM(ミニPC)の公式広告バナーMINISFORUM公式ストアを見る ↗
PR本紙発行元 EmplifAI