논문 정보
- 날짜:
2026-02-28 - 카테고리: -
- 우선순위 점수: 0.0
핵심 요약
비디오-오디오 생성 모델에서 짧은 데이터로 학습하여 긴 영상(5분 이상)까지 확장 생성할 수 있는 MMHNet을 제안합니다. 계층적 구조와 non-causal Mamba를 결합하여 긴 시퀀스에 대한 멀티모달 정렬 성능을 개선했습니다. 실험을 통해 긴 영상에 대해 별도의 추가 학습 없이도 기존 모델 대비 우수한 생성 성능을 입증했습니다.학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 긴 길이의 비디오 콘텐츠에 대한 오디오 생성 효율성을 높이고 학습 데이터 부족 문제를 완화하는 데 기여할 수 있습니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: Mamba 구조를 활용한 긴 시퀀스 처리 방식과 짧은 데이터 기반의 길이 일반화 성능이 실제 서비스 적용 가능성이 높기 때문입니다.
원문 링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.20981
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2602.20981