project
AutoMV - M-A-P联合北邮等开源的AI音乐视频生成系统
AutoMV 是M-A-P、北京邮电大学、南京大学NJU-LINK实验室等机构开发的自动化多智能体系统,支持将歌曲转化为连贯、与节奏对齐的音乐视频。系统通过音乐信息检...
AutoMV是什么
AutoMV 是M-A-P、北京邮电大学、南京大学NJU-LINK实验室等机构开发的自动化多智能体系统,支持将歌曲转化为连贯、与节奏对齐的音乐视频。系统通过音乐信息检索提取歌曲的节拍、结构和歌词,由编剧和导演智能体协作生成剧本和拍摄计划,用生成模块和验证模块完成视频制作确保质量。AutoMV 实现了从音频和歌词到完整音乐视频的端到端生成,具有高效、低成本和高质量的特点,为音乐视频创作提供全新的解决方案。
AutoMV的主要功能
-
音乐理解与解析:提取歌曲的节拍、结构(如主歌、副歌)和歌词时间戳,为视频生成提供音乐线索。
-
剧本创作:根据音乐和歌词生成分镜脚本,确保视频内容与歌词语义一致。
-
角色与场景规划:支持创建角色库、设计角色形象,保持角色在视频中的连贯性和一致性。
-
视频生成:支持生成与音乐节奏和歌词对齐的叙事镜头和表演镜头(如唱歌、舞蹈)。
-
质量验证与迭代:自动检查生成视频的音画同步、角色一致性、动作合理性,根据需要进行重拍,直到满足质量要求。
AutoMV的技术原理
-
音乐信息检索(MIR):用专业工具(如SongFormer、Whisper等)对音乐进行分析,提取节拍、结构、歌词等信息,为后续生成提供基础。
-
多智能体协作:
-
编剧智能体(Screenwriter):负责根据音乐和歌词生成分镜脚本,设计故事线和场景。
-
导演智能体(Director):根据剧本生成具体的拍摄指令,包括镜头类型、角色动作和相机运动。
-
生成模块(Generation Hub):调用不同的视频生成模型(如扩散模型、口型同步模型)生成视频片段。
-
验证智能体(Verifier):检查生成视频的音画同步、角色一致性等,发现问题后要求重拍。
-
-
迭代优化:通过验证智能体的反馈机制,不断优化生成的视频,确保最终输出符合高质量标准。
AutoMV的项目地址
- 项目官网:https://m-a-p.ai/AutoMV/
- GitHub仓库:https://github.com/multimodal-art-projection/AutoMV
- arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2512.12196
AutoMV的应用场景
-
影视制作:电影、电视剧和网络剧的制作团队用AutoMV快速生成与音乐相关的片段,用于预告片、片头曲或插曲的视觉呈现,节省时间和成本。
-
广告与营销:广告公司生成与广告音乐匹配的视频内容,快速制作出吸引人的广告视频,提升广告的吸引力和传播效果。
-
短视频平台:内容创作者生成与音乐匹配的短视频,用于社交媒体平台(如抖音、快手、B站等),吸引观众并增加粉丝互动。
-
音乐与视频制作教育:学校和教育机构将AutoMV作为教学工具,帮助学生理解音乐与视频之间的关系,学习音乐视频的创作流程和技巧。
-
多模态学习:通过AutoMV生成的音乐视频,学生能更好地理解歌词的含义和情感表达,增强对音乐和文学作品的多模态学习体验。