TARO:具有起始感知条件的时间步自适应表示对齐用于同步视频到音频合成

💡 原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

本研究提出了新框架TARO,解决视频到音频合成中的同步和音频质量问题。实验结果表明,TARO在音频质量和同步精度上显著优于现有方法。

🎯

关键要点

  • 本研究提出了新框架TARO,解决视频到音频合成中的同步和音频质量问题。
  • TARO通过时间步自适应表示对齐和起始感知条件的组合,提高了合成的保真度和时间一致性。
  • 实验结果显示,TARO在音频质量上降低了53%的Frechet距离,在同步精度上降低了29%的Frechet音频距离。
  • TARO达到了97.19%的对齐准确率,展现了其卓越的性能。
➡️

继续阅读