FilmComposer：利用大语言模型驱动的方法为无声电影片段生成音乐

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上海大学和上海电影特效工程技术研究中心的研究人员推出 FilmComposer，利用大语言模型（LLM）驱动的方法为无声电影片段生成音乐。FilmComposer 旨在模拟专业音乐家的实际工作流程，结合波形音乐和符号音乐生成的优势，为电影片段创作高质量、具有音乐性和音乐发展的音乐。

项目主页：https://apple-jun.github.io/FilmComposer.github.io
GitHub：https://github.com/Apple-jun/FilmComposer
数据集：https://huggingface.co/datasets/apple-jun/MusicPro-7k

例如，给定一个无声电影片段，内容是“一位演员在舞台上表演，背景是华丽的剧院”。传统的音乐生成方法可能无法准确捕捉到场景的情感和节奏，生成的音乐可能与画面不匹配。而 FilmComposer 通过分析视频内容、提取节奏点和语义信息，并利用多智能体系统进行评估、编排和混音，能够生成与画面情感、节奏和主题高度一致的音乐。

主要功能

高质量音乐生成：生成符合电影工业标准（如 48kHz 采样率和 24 位深度）的音乐。
音乐与视频对齐：确保生成的音乐在节奏、情感和主题上与电影片段高度一致。
音乐性增强：通过多智能体系统评估和优化生成的旋律，确保音乐具有良好的和声、节奏和情感表达。
音乐发展：模拟专业音乐家的编排和混音过程，使音乐在时间上具有主题和动机的发展。
用户交互：允许用户在生成过程中进行干预，调整节奏点、语义描述和编排方案，提供高度的创作自由度。

主要特点

结合波形音乐和符号音乐生成：FilmComposer 是首个将大型生成模型与多智能体方法相结合的系统，利用波形音乐的丰富性和符号音乐的高质量。
多智能体系统：通过多智能体系统进行评估、编排和混音，确保生成的音乐在多个方面达到专业水平。
节奏可控的 MusicGen：通过节奏条件器和文本编码器，生成与视频节奏和语义对齐的主旋律。
专业数据集 MusicPro-7k：为训练 FilmComposer 构建了一个包含 7,418 个电影片段和音乐对的专业数据集，涵盖视觉描述、节奏点和主旋律。

工作原理

FilmComposer 的工作原理可以分为三个主要模块：

视觉处理模块（Visual Processing）：
- 分析电影片段，提取节奏点、语义描述和运动特征。
- 使用 Controllable Rhythm Transformer (CRT) 提取节奏点，分析视频的情感、主题和动作。
- 提取运动速度、镜头切换和情节发展等信息，为后续的编排和混音提供指导。
节奏可控的 MusicGen：
- 结合节奏点和视觉描述，生成与视频对齐的主旋律。
- 使用 T5 文本编码器和 MusicGen 解码器，将节奏和语义信息转化为音乐。
- 生成的旋律被转录为 MIDI 和 ABC 符号，便于进一步的专业处理。
多智能体评估、编排和混音：
- 使用多智能体系统评估生成旋律的音乐性，如果不符合标准则重新生成。
- 基于角色扮演和链式思考，智能体协作完成编排和混音方案。
- 使用数字音频工作站（DAW）执行编排和混音方案，生成最终的高质量音乐。

应用场景

电影配乐：
- 应用场景：为无声电影片段生成高质量的背景音乐，增强视觉内容的情感表达和叙事连贯性。
- 优势：FilmComposer 能够生成与视频节奏、情感和主题高度一致的音乐，满足专业电影制作的需求。
视频内容创作：
- 应用场景：为个人项目、社交媒体内容或广告视频生成背景音乐。
- 优势：FilmComposer 提供了高度的用户交互性，非专业人士也可以轻松生成符合需求的音乐。
音乐教育：
- 应用场景：帮助初学者快速了解音乐制作流程，通过实践学习音乐创作技巧。
- 优势：FilmComposer 的交互系统允许用户在每个步骤进行干预，提供直观的学习体验。