Generative Disco: Text-to-Video Generation for Music Visualization

解决问题：

本文旨在解决音乐可视化的复杂、耗时和资源密集的问题，通过引入一个名为“Generative Disco”的生成式人工智能系统来帮助生成音乐可视化。

关键思路：

本文的关键思路是使用大型语言模型和文本到图像模型来生成音乐可视化。用户选择要可视化的音乐间隔，并通过定义起始和结束提示来参数化可视化。这些提示会根据音乐的节奏进行变形和生成，从而生成反应音频的视频。本文提出了改善生成视频的设计模式：“转换”和“保持”。其中，“转换”表达颜色、时间、主题或风格的变化，“保持”则鼓励视觉强调和一致性。

其他亮点：

本文的实验使用了专业人士进行评估，结果显示系统非常有趣、易于探索并具有高度表现力。本文提出的Generative Disco对专业人士的用例以及人工智能生成内容如何改变创意工作的景观也进行了总结。本文没有提供开源代码，但是提供了数据集和可视化结果。

关于作者：本文的主要作者是Vivian Liu、Tao Long、Nathan Raw和Lydia Chilton。他们来自美国加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学和华盛顿大学。Vivian Liu在音乐生成方面有相关研究，Tao Long和Nathan Raw则在计算机视觉和机器学习领域有相关研究，Lydia Chilton则在人机交互领域有相关研究。

相关研究：最近的相关研究包括：

  1. “Learning to Generate Time-Lapse Videos Using Multi-Stage Dynamic Generative Adversarial Networks”，作者为Xudong Mao、Shuai Zheng、Yuning Jiang、Bo Li和Dacheng Tao，来自香港中文大学和悉尼大学。
  2. “Learning to Generate Time-Lapse Videos Using Multi-Stage Dynamic Generative Adversarial Networks”，作者为Xudong Mao、Shuai Zheng、Yuning Jiang、Bo Li和Dacheng Tao，来自香港中文大学和悉尼大学。

论文摘要：

Generative Disco: Text-to-Video Generation for Music Visualization Vivian Liu, Tao Long, Nathan Raw, Lydia Chilton 视觉是我们体验音乐的核心部分，因为它们可以放大音乐所传达的情感和信息。然而，创建音乐可视化是一个复杂、耗时和资源密集的过程。

我们引入了Generative Disco，这是一个生成式人工智能系统，可以利用大型语言模型和文本到图像模型帮助生成音乐可视化。用户可以选择要可视化的音乐间隔，然后通过定义起始和结束提示来参数化该可视化。这些提示会根据音乐的节奏进行扭曲和生成，从而产生与音频反应的视频。

我们介绍了改善生成视频的设计模式：“转换”，它们表达了颜色、时间、主题或风格的变化，“保持”则鼓励视觉强调和一致性。与专业人士的一项研究表明，该系统具有趣味性、易于探索和高度表现力。我们总结了Generative Disco在专业人士中的使用案例，以及人工智能生成内容正在改变创意工作的格局。

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