Автор: Денис Аветисян
Новая модель Harmony позволяет создавать согласованные аудиовизуальные материалы, решая проблему синхронизации и открывая новые возможности для мультимедийных приложений.
Представлен инновационный фреймворк Harmony, использующий диффузионные модели и декомпозицию взаимодействия для генерации синхронизированного аудио- и видеоконтента с улучшенным управлением посредством classifier-free guidance.
Синхронная генерация аудиовизуального контента остается сложной задачей в области генеративного искусственного интеллекта, сталкиваясь с трудностями в обеспечении надежной привязки звука и изображения. В данной работе, ‘Harmony: Harmonizing Audio and Video Generation through Cross-Task Synergy’, предложен новый подход, направленный на решение этой проблемы посредством синергии между задачами генерации аудио на основе видео и видео на основе аудио. Ключевым результатом является разработка фреймворка Harmony, использующего механизм обучения с перекрестной задачей, модуль взаимодействия, разделяющий глобальные и локальные признаки, и улучшенное управление с помощью Classifier-Free Guidance для достижения беспрецедентной синхронизации. Возможно ли дальнейшее развитие предложенного подхода для создания еще более реалистичных и когерентных мультимедийных материалов?
Синхронизация аудио и видео: нерешенные проблемы и вечная гонка за качеством
Современные модели генерации аудиовизуального контента, такие как те, что тестируются на эталонных наборах данных Verse-Bench и JavisBench, демонстрируют сложности в обеспечении точной синхронизации между звуком и видео. Эта проблема проявляется в виде заметных расхождений между визуальными движениями и звуковым сопровождением, что снижает реалистичность и правдоподобность генерируемых материалов. Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, поддержание когерентности между двумя модальностями остаётся сложной задачей, требующей разработки более совершенных алгоритмов и архитектур, способных учитывать временные зависимости и корреляции между аудио- и видеоданными. Недостаточная синхронизация приводит к неестественным результатам, снижая общее качество и восприятие сгенерированного контента, что особенно критично для приложений, требующих высокой степени реализма и погружения.
В процессе обучения моделей генерации аудиовизуального контента часто возникает проблема, известная как «дрейф соответствия». Суть её заключается в постепенной деградации связи между представлениями звука и изображения, что приводит к несогласованности между ними. Изначально установленная модель соответствия, позволяющая точно сопоставлять звуковые и визуальные элементы, со временем теряет свою эффективность. Это проявляется в виде неестественных артефактов, рассинхронизации движений губ с речью или несоответствия визуальных событий звуковому сопровождению. В результате, генерируемый контент выглядит и звучит неестественно, лишаясь целостности и реалистичности восприятия. Для решения данной проблемы необходимы методы, способные поддерживать стабильность и точность соответствия между аудио- и видеопотоками на протяжении всего процесса обучения.
Существующие методы генерации аудиовизуального контента зачастую сталкиваются с трудностями при моделировании временных зависимостей, что приводит к разрыву между визуальной и звуковой составляющими. Вместо целостного восприятия, получаемый контент характеризуется фрагментарностью и несогласованностью между изображением и звуком. Это обусловлено тем, что многие алгоритмы фокусируются на мгновенном сопоставлении аудио и видео, игнорируя долгосрочные связи и динамику изменений во времени. В результате, сложные сцены, требующие последовательного развития событий и синхронизации звука с визуальными действиями, воспроизводятся нереалистично и неестественно. Исследователи отмечают, что для создания по-настоящему убедительного аудиовизуального опыта необходимы подходы, способные учитывать и эффективно моделировать временную структуру данных, обеспечивая плавный и когерентный переход между отдельными кадрами и звуковыми фрагментами.
Harmony: Совместное диффузионное моделирование для точной синхронизации
В основе Harmony лежит генеративный подход, использующий объединенную диффузионную модель (Joint Diffusion Model) и латентную диффузионную модель (Latent Diffusion Model) для синтеза синхронизированного аудио и видео из случайного шума. Данная архитектура позволяет генерировать мультимодальный контент, начиная с полностью случайного состояния, что обеспечивает высокую степень контроля над процессом генерации и потенциально позволяет создавать разнообразные и реалистичные аудиовизуальные материалы. Совместное использование двух диффузионных моделей позволяет эффективно моделировать как временные зависимости, так и стилистическую согласованность между аудио и видео потоками, обеспечивая высокую степень синхронизации и качества генерируемого контента.
Для эффективного совместного моделирования аудио и видео, Harmony использует вариационный автоэнкодер (VAE) для кодирования аудио в латентное представление. Этот процесс позволяет сжать аудиоданные в вектор меньшей размерности, сохраняя при этом ключевую информацию, необходимую для последующей синхронизации с видео. Латентное пространство, созданное Audio VAE, обеспечивает более компактное и структурированное представление аудио, что упрощает процесс обучения и повышает эффективность совместной модели, по сравнению с непосредственным использованием необработанных аудиосигналов. Использование VAE также способствует генерации более реалистичного и когерентного аудио, согласованного с визуальным контентом.
Ключевым компонентом Harmony является модуль глобально-локального разделенного взаимодействия, предназначенный для эффективного захвата как мелкозернистой временной корреляции, так и целостной стилистической согласованности. Этот модуль функционирует путем разделения процесса взаимодействия на два уровня: глобальный, отвечающий за улавливание общих стилистических особенностей и долгосрочных зависимостей между аудио и видео, и локальный, фокусирующийся на установлении точных соответствий между отдельными кадрами видео и сегментами аудио. Такое разделение позволяет снизить вычислительную сложность и повысить эффективность модели при обработке длинных последовательностей, обеспечивая точную синхронизацию и стилистическую когерентность генерируемого мультимедийного контента.
Для повышения точности временной синхронизации, Harmony использует RoPE-выровненное внимание на уровне кадров. В основе данного механизма лежат вращающиеся позиционные вложения (RoPE), которые позволяют эффективно моделировать временные зависимости в данных. В отличие от абсолютных позиционных кодировок, RoPE кодирует относительные позиции, что обеспечивает лучшую обобщающую способность и устойчивость к изменениям длины последовательности. Применение RoPE в механизме внимания позволяет модели точно определять соответствие между аудио- и видеокадрами, учитывая их относительное положение во времени и, как следствие, улучшать качество сгенерированного мультимодального контента.
Harmony-Bench: Новый эталон для оценки аудиовизуальной синхронизации
Представлен Harmony-Bench — новый оценочный набор данных, разработанный специально для оценки моделей аудио-визуальной генерации. В отличие от существующих бенчмарков, Harmony-Bench фокусируется на оценке качества синхронизации между аудио- и видеопотоками. Набор данных включает в себя разнообразные сценарии и метрики, предназначенные для количественной оценки согласованности и реалистичности генерируемого аудио-визуального контента. Оценка производится по таким параметрам, как временная синхронизация, соответствие визуальных элементов аудиосигналу и общая правдоподобность сгенерированного контента. Harmony-Bench предназначен для объективной оценки и сравнения различных моделей, способствуя прогрессу в области аудио-визуальной генерации.
Модель Harmony демонстрирует превосходство над существующими открытыми моделями, такими как Ovi, UniVerse-1 и MM-Diffusion, в бенчмарке Harmony-Bench. Оценка качества синхронизации, полученная с использованием метрик Sync-C и Sync-D, составила 5.61 и 7.53 соответственно, что является новым state-of-the-art результатом. Эти показатели свидетельствуют о значительно улучшенной согласованности между аудио- и визуальными компонентами генерируемого контента по сравнению с альтернативными решениями.
Результаты тестирования модели Harmony на независимых наборах данных OpenHumanVid и WavCaps демонстрируют её способность к обобщению и не являются следствием переобучения под Harmony-Bench. На OpenHumanVid модель достигает значительных показателей качества генерации видео, а на WavCaps — демонстрирует высокую согласованность с входным аудио. Это подтверждает, что улучшения, достигнутые в рамках Harmony, не ограничиваются спецификой разработанного нами бенчмарка и применимы к более широкому спектру задач генерации аудиовизуального контента.
Для повышения стабильности обучения и улучшения синхронизации аудио и видео в модели Harmony используется стратегия Cross-Task Synergy. Данный подход заключается в одновременном обучении модели на трех задачах: совместном генерировании аудио и видео, генерации видео по аудио и генерации аудио по видео. Такой мультизадачный подход позволяет модели обмениваться информацией между различными модальностями и задачами, что приводит к более эффективному обучению и улучшенной согласованности генерируемого контента. Совместное обучение на этих задачах способствует более надежной оптимизации и предотвращает переобучение на одной конкретной задаче, что в свою очередь приводит к повышению обобщающей способности модели.
Улучшение синхронизации: Передовые методы и их влияние на качество
Для дальнейшего улучшения синхронизации аудио и видео представлена методика Synchronization-Enhanced Classifier-Free Guidance (CFG). Этот подход совершенствует традиционную Classifier-Free Guidance за счёт введения так называемых “отрицательных якорей” — фрагментов без звука или статического изображения. Такой механизм позволяет усилить согласованность между аудио- и видеопотоками, обучая модель более чётко различать релевантную информацию и игнорировать шум. В результате, CFG способствует созданию более реалистичных и когерентных мультимедийных материалов, где звук и изображение идеально дополняют друг друга, обеспечивая полноценный пользовательский опыт.
Для усиления согласованности аудио- и видеоданных, разработанная методика использует расширение традиционного подхода Classifier-Free Guidance путем внедрения так называемых “отрицательных якорей”. В качестве этих якорей выступают намеренно искаженные данные — полностью заглушенный звук или статичное изображение. Подобный прием позволяет модели более четко различать корректные и некорректные соответствия между аудио- и видеопотоками, эффективно усиливая процесс выравнивания и обеспечивая более точную и реалистичную синхронизацию. Принцип работы заключается в том, что модель обучается не только генерировать согласованные данные, но и активно избегать генерации контента, похожего на «отрицательные якоря», что существенно повышает качество и стабильность результатов.
Для достижения более согласованной и реалистичной синхронизации аудио и видео, была разработана инновационная архитектура — модуль раздельного взаимодействия на глобальном и локальном уровнях. Этот модуль эффективно обрабатывает сложные взаимосвязи между звуком и изображением, разделяя анализ на два этапа. На глобальном уровне он учитывает общие характеристики аудио- и видеопотоков, определяя их общую структуру и взаимосвязь. На локальном уровне модуль фокусируется на детальном анализе отдельных фрагментов, выявляя тонкие зависимости и обеспечивая точное соответствие между звуком и изображением. Такой подход позволяет не только устранить расхождения во времени, но и добиться высокой степени семантической согласованности, создавая ощущение естественности и реализма в конечном результате. В итоге, разработанный модуль значительно улучшает качество синхронизации, делая аудиовизуальный контент более привлекательным и понятным для восприятия.
В ходе тестирования системы Harmony на китайском речевом наборе данных было достигнуто снижение частоты ошибок распознавания речи (Word Error Rate) по сравнению со статичными базовыми моделями. При этом, система демонстрирует высокую степень сохранения индивидуальных особенностей голоса (Identity Distance), что свидетельствует о её способности генерировать реалистичную и узнаваемую речь. Данное сочетание высокой точности распознавания и сохранения идентичности голоса выделяет Harmony как перспективное решение для задач, требующих не только корректной транскрипции, но и естественной, персонализированной речи, например, в системах синтеза речи или голосовых помощниках.
В работе, посвященной генерации аудиовизуального контента, исследователи стремятся к гармонии между задачами, что не может не вызвать ироничную улыбку. Ведь, как заметил Ян Лекун: «Простота — это крайняя степень изысканности». Создание системы, способной к одновременной генерации когерентного звука и изображения, требует не только сложных моделей, но и умения находить компромиссы между теоретической элегантностью и суровой реальностью деплоя. Декуплирование взаимодействия, предложенное в Harmony, — это, по сути, признание того, что идеальной синхронизации достичь невозможно, и вместо этого нужно стремиться к управляемому диссонансу, который не нарушает общее впечатление. В конечном итоге, всё оптимизированное рано или поздно оптимизируют обратно, и задача инженеров — предугадать этот обратный процесс.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует впечатляющие результаты в области синхронизации аудио и видео. Однако, не стоит забывать, что элегантная теория всегда сталкивается с суровой реальностью продакшена. Совершенство синхронизации — это лишь одна грань проблемы. Остаётся вопрос о генерации действительно интересного контента, а не просто технически корректного. Сейчас система генерирует согласованность, но не обязательно осмысленность. И это, пожалуй, самое важное.
Следующим шагом, вероятно, станет попытка внедрения более сложных моделей понимания контекста и намерений. На текущий момент система оперирует с поверхностными признаками, а для создания по-настоящему убедительного контента требуется глубокое семантическое понимание. Не исключено, что потребуются гибридные подходы, объединяющие возможности диффузионных моделей с символьными системами. Иначе, мы просто будем генерировать все более сложные, но бессмысленные последовательности.
В конечном итоге, вся эта работа — лишь ещё один шаг на пути к созданию систем, способных генерировать контент, неотличимый от созданного человеком. Но, как показывает опыт, каждый новый шаг порождает новые проблемы. И, вероятно, через несколько лет, эта система станет лишь воспоминанием о лучших временах, а новые баги — знаком того, что она всё ещё жива. Мы не чиним продакшен — мы просто продлеваем его страдания.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21579.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Пространственное мышление видео: новый подход к обучению ИИ
- Квантовые вычисления нового поколения: объединяя возможности аналоговых и цифровых систем
- Обуздать шум: Эффективная коррекция ошибок для квантовых вычислений
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
2025-11-27 18:31