논문 정보
- 날짜:
2026-02-27 - 카테고리: -
- 우선순위 점수: 0.0
핵심 요약
본 논문은 짧은 영상 데이터로 학습하여 5분 이상의 긴 오디오를 생성할 수 있는 MMHNet을 제안합니다. 계층적 구조와 non-causal Mamba를 결합하여 비디오-오디오 간의 멀티모달 정렬 및 길이 일반화 문제를 해결했습니다. 실험 결과, 기존 모델들이 실패하는 장기 비디오-오디오 생성 작업에서 우수한 성능을 입증했습니다.학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 긴 비디오 콘텐츠에 대한 오디오 자동 생성 기술의 효율성을 높이고 학습 데이터 부족 문제를 완화할 수 있습니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 추가 학습 없이 짧은 데이터만으로 장기 생성 성능을 확보했다는 점에서 기술적 검증 가치가 높습니다.
원문 링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.20981
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2602.20981