

Muvi
紹介 :
MuViは革新的なフレームワークであり、動画コンテンツを分析して文脈と時間に関連する特徴を抽出し、動画の感情、テーマ、リズム、テンポに一致する音楽を生成します。このフレームワークは、対照的な音楽?視覚事前学習スキームを導入することで、音楽フレーズの周期的な同期を保証し、ストリーミングマッチングベースの音楽ジェネレーターがコンテキスト学習能力を持つことを示しており、生成される音楽のスタイルやタイプを制御できます。MuViは、オーディオ品質と時間同期において優れた性能を示し、音声?動画コンテンツの融合と没入型体験に新たなソリューションを提供します。
ターゲットユーザー :
MuViの対象ユーザーは、音楽プロデューサー、動画編集者、ゲーム開発者、そして動画コンテンツに合わせた音楽を生成する必要があるすべての専門家です。動画コンテンツのセマンティックアラインメントとリズム同期を実現する音楽を生成できるため、動画コンテンツの没入感と感情表現を高めたいユーザーに特に適しています。
使用シナリオ
アニメ/漫画動画に背景音楽を生成し、視聴体験を向上させる。
無声映画に音楽を生成し、クラシック映画の感情的な深みを再現する。
ゲームCG動画にダイナミックな音楽を生成し、ゲームの没入感を高める。
YouTube動画/お笑い集/ミーム動画に適した音楽を生成し、エンターテイメント性を高める。
製品特徴
動画コンテンツ分析:特別に設計された視覚アダプターを使用して、動画コンテンツに関連する特徴を抽出します。
音楽生成:動画の感情、テーマ、リズム、テンポに一致する音楽を生成します。
対照的な音楽?視覚事前学習:音楽フレーズの周期的な同期を保証します。
コンテキスト学習能力:生成される音楽のスタイルとタイプを制御します。
実験結果:オーディオ品質と時間同期において優れた性能を示します。
多様なスタイルの音楽生成:異なるスタイルの音楽片段をプロンプトとして提供し、MuViのコンテキスト学習能力を示します。
視覚アダプターの注意可視化:視覚アダプターの注意分布を示し、生成された音楽の関連性を反映します。
ベースラインと実際の音楽との比較:M2UGenなどのベースラインと比較し、MuViの優位性を示します。
使用チュートリアル
1. MuViの公式ウェブサイトまたはGitHubページにアクセスします。
2. ドキュメントを読んで、MuViの動作原理と機能を理解します。
3. 必要なソフトウェアと依存ライブラリをダウンロードしてインストールします。
4. 動画コンテンツを用意し、動画フォーマットがMuViと互換性があることを確認します。
5. MuViが提供するツールとインターフェースを使用して、動画をアップロードし、音楽生成パラメーターを設定します。
6. 音楽生成プロセスを開始し、MuViが動画コンテンツを分析して音楽を生成するのを待ちます。
7. 生成された音楽と動画の一致効果をプレビューし、必要に応じてパラメーターを調整します。
8. 生成された音楽と動画をエクスポートして、個人または商業プロジェクトに使用します。
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