多模态音乐生成系统VMB：够从多种输入模态（如文本、图像和视频）中生成音乐

多模态音乐生成旨在从多种输入模态（如文本、视频和图像）中生成音乐。尽管现有方法通过使用通用嵌入空间进行多模态融合，在其他任务中表现出色，但在多模态音乐生成中仍面临以下挑战：

数据稀缺：高质量的多模态音乐数据集较为稀少，难以获取大规模标注数据。
跨模态对齐弱：不同模态之间的语义差距较大，导致生成的音乐与输入模态之间的对齐效果不佳。
可控性有限：用户难以精确控制生成音乐的风格、情感等属性。

为了解决这些问题，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、爱丁堡大学、美图公司 MT 实验室、香港中文大学和北京航空航天大学的研究人员提出了一种名为 Visuals Music Bridge (VMB)的多模态音乐生成系统。该系统能够从多种输入模态（如文本、图像和视频）中生成音乐。VMB的核心在于使用文本和音乐作为显式的桥梁，以实现不同模态之间的有效对齐和音乐生成。

GitHub：https://github.com/wbs2788/VMB

例如，你有一个描述森林的宁静早晨的视频，VMB可以根据视频的视觉内容生成与之相匹配的背景音乐。同样，如果你提供一段描述激动人心的赛车比赛的文本，VMB也能够生成相应的音乐来增强文本的情感和氛围。

方法论

1. 显式文本和音乐桥梁

VMB 的核心思想是通过显式的文本和音乐桥梁来实现更好的多模态对齐。具体来说：

文本桥梁：通过将视觉输入（如图像或视频）转换为详细的文本描述，提供一个中间表示，帮助模型理解输入模态的语义信息。
音乐桥梁：通过双轨音乐检索模块，结合广泛和目标检索策略，找到与输入模态最匹配的音乐片段，作为生成音乐的参考。

2. 多模态音乐描述模型

为了构建文本桥梁，VMB 引入了一个 多模态音乐描述模型，该模型能够将视觉输入（如图像或视频）转换为详细的文本描述。具体步骤如下：

视觉特征提取：使用预训练的视觉编码器（如 CLIP 或 VGG）提取输入图像或视频的关键特征。
文本生成：基于提取的视觉特征，使用文本生成模型（如 T5 或 BART）生成详细的文本描述，涵盖场景、情感、动作等信息。
文本桥梁：生成的文本描述作为中间表示，帮助模型更好地理解输入模态的语义，并将其与音乐生成过程联系起来。

3. 双轨音乐检索模块

为了构建音乐桥梁，VMB 设计了一个 双轨音乐检索模块，该模块结合了广泛检索和目标检索策略，以提供更精准的音乐参考。具体步骤如下：

广泛检索：从大规模音乐数据库中检索与输入模态相关的音乐片段，确保覆盖广泛的音乐风格和情感。
目标检索：根据用户提供的特定要求（如音乐风格、节奏、情感等），进一步筛选出最符合需求的音乐片段。
音乐桥梁：最终选择的音乐片段作为生成音乐的参考，帮助模型在生成过程中保持与输入模态的一致性。

4. 显式条件音乐生成框架

基于文本和音乐桥梁，VMB 设计了一个 显式条件音乐生成框架，用于生成高质量的音乐。该框架包括以下组件：

条件编码器：将文本桥梁和音乐桥梁作为条件输入，编码成隐含表示。
音乐生成器：基于条件编码器的输出，生成符合输入模态的音乐。生成器可以是基于自回归模型（如 Transformer）或非自回归模型（如 Diffusion Model）。
可控性增强：通过引入用户控制参数（如音乐风格、节奏、情感等），用户可以在生成过程中灵活调整音乐的属性，提升生成结果的定制化能力。

实验结果

VMB 在多个多模态音乐生成任务中展示了卓越的性能，具体包括：

视频到音乐：VMB 能够根据视频内容生成与场景和情感高度一致的背景音乐，显著提升了音乐质量。
图像到音乐：VMB 根据图像中的视觉元素（如风景、人物、动作等）生成相应的音乐，增强了音乐与图像的对齐效果。
文本到音乐：VMB 根据给定的文本描述生成符合语义的音乐，支持用户通过文本精确控制音乐的情感和风格。
可控音乐生成：VMB 提供了丰富的用户控制选项，允许用户在生成过程中灵活调整音乐的风格、节奏、情感等属性，满足个性化需求。

实验结果表明，VMB 在音乐质量、模态对齐和定制化方面显著优于现有的多模态音乐生成方法。VMB 为可解释和表现力强的多模态音乐生成设定了新标准，并在各种多媒体领域中具有广泛的应用潜力。