VSSFlow：通过联合学习统一视频条件下的声音和语音生成
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内容提要
VSSFlow是一种新框架，统一了视频到声音（V2S）和视觉文本到语音（VisualTTS）任务。它通过条件聚合机制处理不同输入信号，利用交叉注意力和自注意力的差异，提升生成效果。实验结果显示，VSSFlow在V2S和VisualTTS基准测试中超越了现有技术，展现了统一生成模型的潜力。
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关键要点
- VSSFlow是一种新框架，统一了视频到声音（V2S）和视觉文本到语音（VisualTTS）任务。
- VSSFlow通过条件聚合机制处理不同输入信号，解决了统一这两项任务的挑战。
- 交叉注意力和自注意力在条件引入过程中表现出不同的归纳偏差，VSSFlow利用这些偏差来处理不同的表示。
- VSSFlow的端到端联合学习过程对声音和语音生成有益，无需复杂的训练策略。
- 详细分析表明，任务间共享的音频先验加速了收敛，增强了条件生成，并稳定了无分类器引导过程。
- 实验结果显示，VSSFlow在V2S和VisualTTS基准测试中超越了现有技术，展现了统一生成模型的潜力。
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