Текст в звук и видео: новый компас для оценки генеративных моделей

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили T2AV-Compass — комплексную платформу для объективной оценки систем, преобразующих текст в аудио- и видеоконтент.

Предлагаемый бенчмарк выявляет значительные возможности для улучшения реализма звука и согласованности между модальностями в задачах генерации мультимедийного контента по текстовому запросу.

Несмотря на значительный прогресс в области генерации аудиовизуального контента по текстовому описанию, его объективная оценка остается фрагментированной и не позволяет комплексно оценить качество и согласованность мультимодальных данных. В данной работе представлена платформа T2AV-Compass: Towards Unified Evaluation for Text-to-Audio-Video Generation, включающая новый бенчмарк и двухуровневую систему оценки, направленные на всесторонний анализ систем генерации текста в аудио и видео. Полученные результаты демонстрируют, что даже самые передовые модели существенно уступают человеческому уровню реализма и согласованности, особенно в аспектах качества звука и синхронизации. Какие новые подходы и метрики необходимы для дальнейшего развития и объективной оценки систем генерации мультимодального контента?

Вызов всесторонней оценки преобразования текста в аудио и видео

Развитие технологий, позволяющих создавать синхронные аудио- и видеоматериалы на основе текстового описания, происходит стремительными темпами. Однако, несмотря на впечатляющий прогресс в генерации контента, надежные методы оценки качества полученных результатов отстают. Существующие метрики зачастую ориентированы на анализ отдельных модальностей — звука или видео — по отдельности, что не позволяет комплексно оценить согласованность между ними и степень реалистичности полученного мультимедийного контента. Это создает значительные трудности при сравнении различных систем генерации и определении наиболее эффективных подходов к созданию правдоподобных аудиовизуальных материалов.

Существующие метрики для оценки систем генерации текста в аудио и видео зачастую концентрируются на анализе отдельных модальностей — звука или изображения — изолированно друг от друга. Такой подход упускает из виду критически важную согласованность между ними: насколько звук соответствует визуальному ряду, и наоборот. Более того, эти метрики редко учитывают перцептуальную реалистичность, то есть насколько естественно и правдоподобно воспринимается сгенерированный контент человеком. В результате, системы, демонстрирующие высокие показатели по отдельным модальностям, могут создавать контент, лишенный целостности и кажущийся неестественным, что подчеркивает необходимость разработки комплексных оценочных критериев, учитывающих взаимосвязь и правдоподобие мультимодального контента.

Для всесторонней оценки систем преобразования текста в аудио и видео (T2AV) необходим единый эталонный набор данных. Существующие методы часто оценивают аудио и видео по отдельности, упуская из виду критически важную согласованность между модальностями и общее восприятие реалистичности. Комплексный эталон позволит исследователям объективно сравнивать различные модели T2AV, выявлять их сильные и слабые стороны, а также стимулировать дальнейшее развитие технологий генерации мультимедийного контента, обеспечивая более качественную и правдоподобную передачу информации из текста в полноценный аудиовизуальный опыт.

T2AV-Compass: Новый подход к двухуровневой оценке

T2AV-Compass представляет собой стандартизированный, унифицированный бенчмарк для оценки систем преобразования текста в аудиовизуальный контент (T2AV). В его основе лежит набор из 500 разнообразных текстовых запросов (промптов), разработанных для всестороннего тестирования возможностей различных T2AV-систем. Этот набор включает в себя запросы, охватывающие широкий спектр сценариев, стилей и уровней сложности, что позволяет провести объективное сравнение и оценку производительности различных моделей в контролируемых условиях. Использование унифицированного набора промптов гарантирует сопоставимость результатов и облегчает отслеживание прогресса в области T2AV.

В основе T2AV-Compass лежит двухэтапная система оценки, объединяющая автоматизированные метрики оценки сигнала с субъективной оценкой, выполняемой людьми-экспертами. Автоматизированные метрики включают в себя количественные показатели качества видео и аудио, такие как PSNR, SSIM и MOS, позволяющие объективно измерить технические характеристики генерируемого контента. Параллельно, оценка, осуществляемая людьми, фокусируется на восприятии контента, включая точность следования инструкциям, степень реалистичности и общую согласованность с заданным запросом. Комбинация этих двух подходов обеспечивает комплексную оценку, учитывающую как технические аспекты, так и пользовательский опыт.

Методика T2AV-Compass обеспечивает всестороннюю оценку систем преобразования текста в аудиовизуальный контент, измеряя как технические характеристики, так и восприятие полученного результата. Оценка технических параметров включает в себя анализ качества видео- и аудиопотоков, такие как четкость изображения, уровень шума и соответствие стандартам кодирования. Параллельно проводится оценка перцептивных качеств, включающая в себя анализ соответствия сгенерированного контента исходным инструкциям и степень его реалистичности, что позволяет комплексно оценить производительность системы и качество генерируемого контента с точки зрения как технических требований, так и пользовательского опыта.

Количественная оценка качества: объективные метрики и человеческое восприятие

Объективные метрики сигнала, такие как DOVER++ для оценки качества видео и Audiobox для оценки качества аудио, предоставляют количественную оценку технической точности генерируемого контента. DOVER++ использует сверточные нейронные сети для выявления артефактов сжатия и других визуальных дефектов, вычисляя метрику, коррелирующую с субъективным восприятием качества видео. Audiobox, в свою очередь, оценивает качество аудио, анализируя спектральные характеристики и выявляя искажения, такие как шум и искажения гармоник. Эти метрики позволяют автоматизировать процесс оценки качества, предоставляя численные значения, которые могут использоваться для сравнения различных моделей и алгоритмов генерации контента, а также для оптимизации параметров генерания с целью достижения наилучшего технического качества.

Для оценки согласованности между текстовыми запросами, аудио и видео контентом используются методы VideoCLIPXL-V2 и CLAP. VideoCLIPXL-V2 анализирует соответствие визуальных и текстовых представлений, вычисляя схожесть между визуальными характеристиками видео и семантическим содержанием текстового описания. CLAP (Contrastive Language-Audio Pre-training) фокусируется на сопоставлении аудио и текста, определяя, насколько аудиосодержание соответствует заданному текстовому запросу или описанию. Оба метода используют контрастное обучение для создания эмбеддингов, позволяющих количественно оценить степень согласованности между различными модальностями данных, что критически важно для оценки качества генерируемого мультимедийного контента.

Метод MLLM-as-a-Judge использует большие языковые модели (LLM) для оценки соответствия инструкциям и реалистичности генерируемого контента, обеспечивая связь между объективными метриками и субъективным восприятием человека. Результаты бенчмарков выявили значительное отставание в реалистичности аудио по сравнению с визуальным качеством, известное как “узкое место аудиореализма”. В частности, модель Seedance-1.5 достигла оценки аудиореализма, основанной на LLM, в 53.84 балла, в то время как большинство других моделей демонстрируют результаты в диапазоне 30-х баллов, что указывает на существенную проблему в генерации реалистичного аудиосопровождения по сравнению с визуальной составляющей.

Согласно результатам тестирования с использованием MLLM-as-a-Judge, модель Seedance-1.5 демонстрирует значительно более высокий уровень реалистичности звука, достигая показателя Audio Realism Score в 53.84 балла. В то же время, большинство других протестированных моделей задерживаются в диапазоне 30-х баллов, что указывает на существенное отставание в генерации реалистичного звукового сопровождения по сравнению с визуальным качеством. Данный разрыв, обозначенный как «Audio Realism Bottleneck», указывает на необходимость дальнейшей оптимизации моделей в области аудио-генерации.

Оценка моделей T2AV и стимулирование дальнейших инноваций

Для всесторонней оценки современных моделей генерации видео по текстовому описанию и аудио, была разработана платформа T2AV-Compass. В рамках исследований, она позволила провести сравнительный анализ передовых систем, таких как Sora2, Veo-3.1, Kling-2.6 и Wan-2.5. Оценка проводилась по ряду ключевых метрик, позволяющих выявить сильные и слабые стороны каждой модели в создании реалистичного и согласованного видеоконтента на основе сложных входных данных. Результаты, полученные с использованием T2AV-Compass, служат важным ориентиром для разработчиков, стремящихся к дальнейшему улучшению качества и функциональности систем генерации мультимодального контента.

Для всесторонней оценки возможностей моделей генерации видео по текстовому описанию, T2AV-Compass использует передовые методы разработки запросов. В частности, применяется таксономическое построение запросов, позволяющее создавать сценарии, охватывающие широкий спектр ситуаций и объектов. Кроме того, используется техника «видео-инверсии», когда по существующему видео создается текстовое описание, которое затем подается модели для воссоздания исходного видео, что проверяет ее способность к пониманию и воспроизведению визуального контента. Такой подход позволяет не просто оценить способность моделей генерировать видео, но и выявить их слабые места в обработке сложных и неоднозначных запросов, стимулируя дальнейшее развитие в области мультимодальной генерации контента.

Разработка T2AV-Compass позволила создать стандартизированную систему оценки для моделей генерации видео по текстовому описанию, что значительно упрощает объективное сравнение их возможностей. В отличие от существующих бенчмарков, T2AV-Compass использует более сложные запросы, в 55.6

К более реалистичным и захватывающим мультимодальным впечатлениям

В дальнейшем планируется усовершенствование метрик оценки и расширение тестового набора данных, чтобы охватить более широкий спектр модальностей и типов контента. Это необходимо для более точной и всесторонней оценки систем мультимодального искусственного интеллекта, учитывая разнообразие способов, которыми информация может быть представлена и воспринята. Улучшенные метрики позволят более эффективно оценивать не только технические аспекты, такие как точность и согласованность, но и субъективные качества, такие как креативность и вовлеченность. Расширение тестового набора данных, включающее видео, аудио, текст и другие типы данных, позволит проверить устойчивость и обобщающую способность моделей в различных сценариях и областях применения, приближая создание действительно реалистичных и захватывающих мультимодальных взаимодействий.

Для создания по-настоящему захватывающих мультимодальных переживаний, крайне важно объединить возможности генеративных моделей с данными, полученными из реального мира, и обратной связью от пользователей. Такой симбиоз позволит системам не просто генерировать контент, но и адаптировать его к конкретным предпочтениям и контексту, делая взаимодействие более естественным и персонализированным. Интеграция данных из различных источников — визуальных, звуковых, тактильных — в сочетании с анализом реакций пользователей, позволит моделям обучаться и совершенствоваться в режиме реального времени, создавая контент, который не только технически совершенен, но и эмоционально резонирует с аудиторией. Именно этот итеративный процесс, основанный на данных и обратной связи, станет ключевым фактором в развитии действительно иммерсивных и увлекательных мультимодальных систем.

Для полной реализации потенциала мультимодального искусственного интеллекта и формирования будущего создания креативного контента, необходимы надёжные системы оценки, такие как T2AV-Compass. Эти фреймворки позволяют объективно измерять качество и согласованность информации, представленной в различных модальностях — от текста и изображений до аудио и видео. Оценивая способность систем объединять и интерпретировать данные из разных источников, подобные инструменты стимулируют разработку более сложных и правдоподобных моделей. Особенно важно, что T2AV-Compass предоставляет стандартизированный подход к оценке, позволяя сравнивать различные алгоритмы и подходы, что в конечном итоге способствует созданию более захватывающих и реалистичных мультимодальных впечатлений для пользователей.

Исследование, представленное в работе, подчеркивает важность согласованности между различными модальностями — текстом, аудио и видео. Этот аспект находит отклик в словах Дэвида Марра: «Понимание — это не просто сбор данных; это построение модели, которая позволяет предсказывать и интерпретировать мир». T2AV-Compass, как новый бенчмарк, стремится к построению именно такой модели — оценки, способной предсказывать качество генерации на основе согласованности между модальностями. Отсутствие этой согласованности, выявленное в работе, указывает на необходимость более глубокого понимания взаимосвязей между текстом, аудио и видео при разработке систем генерации, что, в конечном итоге, приведет к более реалистичным и гармоничным результатам.

Куда же дальше?

Представленный фреймворк, T2AV-Compass, обнажил не столько триумф существующих систем генерации аудио-видео по тексту, сколько их… наивность. Подобно опытному реставратору, внимательно рассматривающему потрескавшийся гобелен, он выявил не только видимые дефекты, но и скрытые разрывы в согласованности между модальностями. Поразительно, как легко даже самые современные модели поддаются иллюзиям, создавая визуально привлекательные, но звуково неправдоподобные композиции. Элегантность, как известно, не терпит фальши.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на увеличении количества параметров, а на углублении понимания семантической согласованности. Достаточно ли объективных метрик, или необходимо развивать более тонкие, субъективные оценки, учитывающие нюансы восприятия? Задача заключается не в том, чтобы «перестроить» систему, а в «отредактировать» её, убрав лишнее и подчеркнув истинную гармонию. Умение видеть красоту в простоте — признак зрелости, как в искусстве, так и в науке.

И, возможно, самое главное: следует помнить, что идеальная генерация — это не просто точное воспроизведение входного текста, а создание чего-то нового, неожиданного, но при этом органичного. Подобно искусной импровизации, она должна удивлять, но не шокировать. Порядок должен быть виден в хаосе, а красота — в несовершенстве. В противном случае, всё это останется лишь технической демонстрацией, лишенной души.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21094.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-25 23:08

🚀 Квантовые новости