该研究提出了一种基于音频样本的文本-视频生成模型，能够生成多样化和逼真的视频。通过使用适配器网络将音频基础表示映射到生成模型的输入表示，实现了对文本、音频和文本与音频的生成视频。实验证明，该方法生成的视频在内容和时间轴上与输入音频更好地对齐，并且具有更高的视觉质量和多样性。

该研究提出了一种基于音频样本的文本-视频生成模型，能够生成多样化和逼真的视频。通过使用适配器网络，将音频基础表示映射到生成模型所需的输入表示，实现了对文本、音频和文本与音频的生成视频。实验证明，该方法生成的视频在内容和时间轴上与输入音频更好地对齐，并且具有更高的视觉质量和多样性。

该研究提出了一种基于音频样本的文本-视频生成模型，能够生成多样化和逼真的视频。通过使用适配器网络将音频基础表示映射到生成模型的输入表示，实现了对文本、音频和文本与音频的生成视频。实验证明，该方法生成的视频在内容和时间轴上与输入音频更好地对齐，并且具有更高的视觉质量和多样性。

该研究提出了一种基于轻量级适配器网络的方法，利用自然音频样本生成多样化和逼真的视频，并提出了一种新的评估度量（AV-Align）以评估生成视频与输入音频样本的对齐性。与最新的先进方法相比，该方法生成的视频在内容和时间轴上都与输入音频更好地对齐，并且呈现更高的视觉质量和多样性。