VMM：Video-Music Mamba，一种用于从视频中生成背景音乐的工具

《Computer Vision and Image Understanding》：VMM: Video-Music Mamba for generating background music from videos

视频背景音乐生成中提出融合Mamba和Transformer的混合模型VMGF，通过开关机制动态选择多模态特征输入，解决长短期依赖建模问题，提升音乐与视频的情感一致性及结构连贯性。

　　视频背景音乐生成是当前多媒体技术发展中的一个重要研究方向。随着社交媒体和视频平台的兴起，视频内容日益丰富，背景音乐在增强视频表现力和情感传达方面起到了不可或缺的作用。然而，对于缺乏音乐专业知识的用户而言，选择或创作合适的背景音乐是一项具有挑战性的任务。此外，版权问题也增加了这一领域的复杂性。因此，自动为视频生成背景音乐成为一种实际可行的解决方案。

当前，已有多种方法被用于视频背景音乐生成，其中一些方法已经取得了初步成果。例如，V2Meow 模型直接从视频中生成音频波形，Controllable Music Transformer（CMT）模型则基于视频与音乐之间的三种关系特征：时间、运动速度和运动显著性，采用规则驱动的方式生成音乐。Polyffusion 模型则引入了一种类似图像的钢琴卷格式，并利用基于 UNet 的扩散模型逐步去噪随机采样的钢琴卷，最终生成对应的音乐。这些方法虽然在一定程度上推动了视频背景音乐生成的发展，但在处理长序列和复杂结构时仍存在局限性。

近年来，Transformer 模型在视频背景音乐生成任务中展现出良好的性能。然而，其在注意力机制上的二次复杂度限制了其在长序列预测任务中的应用，使得模型只能处理较短范围的依赖关系。相比之下，Mamba 模型因其子二次复杂度的优势，在建模长序列依赖方面表现出色，适用于语言、音频和基因组学等需要处理长序列的任务。研究表明，State Space Models（SSMs）与 Transformers 在语言建模中具有互补性，这为视频背景音乐生成任务提供了新的思路。

在这一背景下，本文提出了一种新的混合建模方法，即 Video-Music Generation Framework（VMGF），旨在同时捕捉视频和音乐中的长短期结构。VMGF 框架的核心是一种名为 Video-Music Mamba（VMM）的新型多模态混合模型，它结合了 Transformer 和 Mamba 的优势，以实现更高质量的背景音乐生成。VMM 模型由三个主要部分组成：Switch 层、编码器和解码器。其中，Switch 层在训练过程中随机选择视频特征、和弦特征以及平均特征作为解码器的输入，并通过控制梯度更新来缓解多模态特征融合时可能出现的冲突。编码器则负责从视频中提取潜在的特征表示，而解码器则接收来自音频的和弦和调性信息，并结合编码器的输出来学习预测新的和弦。

值得注意的是，当前视频背景音乐生成任务中的训练数据仍然非常有限，缺乏与视频内容相对应的符号音乐数据。尽管如此，本文提出的 VMGF 框架是首个在该领域中将 Transformer 和 Mamba 进行混合建模的模型。通过结合这两种模型的优势，VMM 不仅能够更有效地建模音乐的复杂关系，还通过 Switch 机制增强了多模态特征的理解能力，从而实现了更细腻和情感共鸣更强的音乐与视频对应。

为了验证 VMM 模型的有效性，本文进行了广泛的客观评估实验。实验结果表明，VMM 生成的背景音乐在多个指标上优于现有模型，包括结构一致性、情感一致性以及音乐质量等。具体而言，在与基于 Transformer 的 Video2Music 方法的对比实验中，VMM 在 Hits@k 和 Lemot 等指标上取得了显著提升；而在与基于扩散模型的 Diff-BGM 方法的对比实验中，VMM 在视频音乐对应性和音乐质量评估指标（如 PCHE）上也表现出更强的性能。这些实验结果不仅证明了 VMM 在视频背景音乐生成任务中的优越性，还进一步验证了 VMGF 框架在该领域的创新性和实用性。

为了深入分析 VMM 模型的各个组成部分对整体性能的影响，本文还进行了消融实验。实验结果表明，Mamba-Transformer 混合结构相较于仅使用 Transformer 的结构，在 Hits@k 指标上取得了显著提升。例如，在 Hits@1、Hits@3 和 Hits@5 指标上，VMM 分别比仅使用 Transformer 的模型提高了 0.1442、0.1281 和 0.0733。这些提升不仅体现了混合结构在捕捉长短期依赖方面的有效性，也展示了 VMM 在多模态特征融合和音乐生成质量上的显著优势。

此外，本文还对 VMM 模型的混淆矩阵进行了分析，以进一步评估其在和弦和和弦根预测任务中的表现。分析结果表明，VMM 模型在和弦预测任务中的混淆矩阵中呈现出较强的对角线分布，表明模型在大多数情况下能够准确分类和弦。虽然矩阵中存在一些错误，但这些错误主要集中在和弦的细微变化区域，说明模型在处理不同调性背景下的和弦预测时仍具有较高的准确性。这一分析进一步支持了 VMM 模型在音乐生成任务中的可靠性。

总体而言，本文提出的 VMGF 框架为视频背景音乐生成任务提供了一种全新的解决方案。通过结合 Transformer 和 Mamba 的混合架构，VMM 模型能够同时捕捉音乐中的长短期结构，从而生成更符合视频内容和情感需求的背景音乐。Switch 机制的引入则有效缓解了多模态特征融合时可能出现的冲突，提升了模型在有限数据条件下的表现。实验结果表明，VMM 在多个指标上均优于现有模型，展现出强大的生成能力和广泛的应用前景。

在实际应用中，VMM 模型不仅可以用于视频背景音乐的自动生成，还可以为音乐创作、视频内容推荐以及多模态交互系统提供技术支持。例如，在视频内容创作中，VMM 可以根据视频的节奏、情绪和场景自动推荐或生成合适的背景音乐，从而提升视频的整体表现力。在音乐创作领域，VMM 可以作为辅助工具，帮助音乐人快速生成符合特定视频风格的音乐作品。此外，VMM 还可以用于构建更智能的多模态交互系统，使用户能够通过视频内容获得更加个性化和沉浸式的音乐体验。

从技术角度来看，VMM 模型的提出标志着视频背景音乐生成领域的一个重要进展。它不仅解决了传统方法在处理长序列和复杂结构时的局限性，还通过多模态特征融合和动态特征选择机制，提高了模型在有限数据条件下的泛化能力和生成质量。这种混合建模方法为未来的视频音乐生成研究提供了新的思路，同时也为其他多模态任务（如视频字幕生成、视频内容理解等）提供了借鉴。

本文的研究成果还具有重要的实际意义。在视频平台和社交媒体日益发展的今天，视频内容的多样化和个性化需求不断增长。VMM 模型的出现使得视频背景音乐的生成更加智能化和自动化，为用户提供了更加便捷和高效的解决方案。此外，VMM 模型在提升音乐与视频之间的匹配度方面也表现出色，能够帮助用户更好地传达视频的情感和主题，从而增强视频的观赏性和感染力。

综上所述，本文提出的 Video-Music Generation Framework（VMGF）为视频背景音乐生成任务提供了一种创新性的解决方案。通过结合 Transformer 和 Mamba 的混合架构，VMM 模型能够同时捕捉音乐中的长短期结构，从而生成高质量的背景音乐。Switch 机制的引入则有效缓解了多模态特征融合时的冲突，提升了模型的泛化能力和生成质量。实验结果表明，VMM 在多个指标上均优于现有模型，展现出强大的性能和广泛的应用前景。本文的研究不仅为视频背景音乐生成领域带来了新的突破，也为多模态任务的建模方法提供了重要的参考。