全体ざっくり解説
はじめに
- MLLMsは、テキスト、視覚、オーディオ、3Dなどの多様なモダリティをつなぐ役割を果たしています。
- これらのモデルは、人間の意図を理解し、画像や音楽などの出力を生成するために使用されていますが、理解と生成を統合する研究は限られていることが説明されています。
- 現在の研究は、ユーザーの体験を強化するためにLLMsを活用する方法を探求していることが指摘されています。
M2UGenについて
- M2UGenは、音楽の理解と生成を統合するためのフレームワークです。
- 音楽理解にはMU-LLaMAモデルが使用され、テキストから音楽を生成するモデルとしてはMusicLM、MusicGen、AudioLDM 2が紹介されています。
- これらのモデルを統合することで、M2UGenは音楽、画像、ビデオからの入力に基づいて音楽を理解し、生成する能力を持っていると説明されています。
M2UGenフレームワークの構造
- M2UGenは、異なるモダリティからの情報を理解するために、MERT、ViT、ViViTといったエンコーダを使用します。
- これらのエンコーダは、LLaMA 2モデルに統合されており、音楽理解と生成のためのアダプタとして機能します。
- 音楽生成においては、特殊なオーディオトークンを使用して、LLaMA 2モデルからの出力を基に音楽を生成します。
トレーニング方法
- トレーニングは、エンコーダと生成モデルを固定することで効率化されています。
- LoRAメソッドを使用してLLaMA 2モデルをトレーニングし、理解アダプタと出力プロジェクタに焦点を当てることで、トレーニングプロセスを最適化しています。
トレーニング用データセットの開発
M2UGenのトレーニングには、以下のような特別に作成されたデータセットが含まれます。
- MUCapsデータセット： エンコーダとデコーダのアライメントトレーニング用のテキスト-音楽ペアを含みます。
- MUEditデータセット： プロンプトに基づく音楽編集を可能にするために作成されました。
- MUVideoおよびMUImageデータセット： ビデオからの音楽生成と画像からの音楽生成タスク用に作成されました。
モデル評価と今後の方向性
M2UGenは、さまざまなタスクで印象的な能力を示し、テキスト、画像、ビデオからの音楽生成において高い評価を受けています。将来的には、モデルの細かい音楽理解能力をさらに強化し、生成された音楽と入力指示との相関関係を改善することに焦点を当てます。
Abstract
現在の大規模言語モデルの研究動向
現在、大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）を使った研究が急速に進んでいます。これらのモデルは、テキスト、音声、画像、ビデオなど、様々な形式（modalities）を理解する強力な推論能力を持っています。
LLMsの利用
これらのモデルは、人間の意図を理解し、画像、ビデオ、音楽などの望ましい出力を生成するためにも使われています。しかし、理解と生成の両方を組み合わせた研究はまだ初期段階にあり、限られています。
M2UGenフレームワークの紹介
このギャップを埋めるため、私たちはマルチモーダル音楽理解と生成（Multi-modal Music Understanding and Generation、M2UGen）フレームワークを導入しました。このフレームワークは、LLMの能力を統合して、異なる形式の音楽を理解し生成します。
M2UGenの特徴
M2UGenは、音楽、画像、ビデオからの多様なインスピレーションを創造的に引き出すために特別に設計されています。それぞれの形式に対しては、事前に訓練されたMERT、ViT、ViViTモデルが使用されます。
音楽生成のためのツール
音楽生成のためには、AudioLDM 2とMusicGenの使用が探求されています。マルチモーダル理解と音楽生成の橋渡しは、LLaMA 2モデルの統合を通じて達成されます。
MU-LLaMAモデルの使用
さらに、テキスト/画像/ビデオから音楽を生成するための広範なデータセットを生成するMU-LLaMAモデルが使用されます。これにより、M2UGenフレームワークの訓練が促進されます。
評価と結果
私たちは、提案されたフレームワークに対して徹底的な評価を行いました。実験結果は、私たちのモデルが現在の最先端モデルの性能に達するか、それを超えることを示しています。
はじめに（Introduction）
マルチモーダル大規模言語モデル（Multi-modal Large Language Models、MLLMs）は、研究の新たな活発な分野として出現しました。これらは主に、テキスト、音声、画像、ビデオなど多様な形式（modalities）にわたる学問の風景を覆い尽くしています。大規模言語モデル（LLMs）は、大量のパラメータを持ち、広範囲のデータセットでトレーニングされており、理解と生成（comprehension and reasoning）の能力を高めています。これにより、研究者は人間との自由形式の対話（free-form conversations）から、イベントベースの音声/ビデオイベントの分析、質問応答（question answering）に至るまで、多様なモーダリティでの意味理解を達成しています。LLMsのこのような利用は、人間の創造的意図（creative intentions）を把握し、それに応じた画像やビデオ、音楽などの生成にも役立っています。
M2UGenフレームワークの紹介
本研究では、音楽理解とマルチモーダル音楽生成の両方を取り入れた新しいフレームワーク、M^2UGen（Multi-modal Music Understanding and Generation）を提案します。これは、MLLMsを利用して、音楽、画像、ビデオのデータを基に音楽を理解し生成するためのものです。画像やビデオのエンコーディング（encoding）には、MERT、ViT、ViViTモデルを採用しています。これらのモデルは、音楽生成においてMU-LLaMAモデルやMPT-B（Music Prompt Tuner - Base）を組み合わせて使用され、新たに構築したデータセットを用いてトレーニングされます。
提案フレームワークの貢献
このフレームワークによって、以下のような貢献があります。
- 音楽理解とマルチモーダル音楽生成のタスクを同時に扱うことができるM^2UGenフレームワークを紹介します。
- M^2UGenモデルのトレーニングのために、大規模なマルチモーダル音楽指向のインストラクションデータセットを生成する体系的なアプローチを提案します。
- 音楽の質問応答、テキスト/画像/ビデオからの音楽生成、音楽編集などの様々なサブタスクに関して、包括的な評価を行い、最先端（State-of-the-Art、SOTA）モデルと同等か、それを超えるパフォーマンスを示します。
関連研究（Related Works）
マルチモーダル理解（Multi-modal Understanding）
私たちの世界は多様なマルチモーダル情報で溢れており、AIモデルは絶えず登場し、様々な形式の情報を理解しようと努力しています。これらのタスクは、音声/視覚分類（audio/visual classification）、音声/視覚キャプショニング（audio/visual captioning）、イベント検出（event detection）、音声/ビデオ要約（audio/video summarization）など幅広い範囲に及んでいます。これらの技術は、過去数十年にわたって急速に進化し、コンピュータビジョン（computer vision）やその他の視覚関連研究に多くの影響を与えています。この論文では、ViTとViViTを画像とビデオのエンコーダー（encoders）として採用し、MERTコーダーは音楽モダリティの解析における優れた性能を発揮するため、MU-LLaMAの研究と比較されました。その結果、MERTコーダーが下流のタスクにおいて有効であることが明らかになりました。
マルチモーダル音楽生成（Multi-modal Music Generation）
音楽生成に関する研究も進展しており、Transformerアーキテクチャ（architecture）や、テキストを音楽生成の指示に利用する研究が特に注目されています。AudioLDM 2やMusicGenは、それぞれ一般目的の音楽生成モデルとして特徴付けられ、M^2UGenフレームワークでは、より進化したTransformerデコーダーを用いています。この研究では、マルチモーダル理解と音楽生成を組み合わせたM^2UGenフレームワークを採用し、AIによる芸術作品の創造に貢献することを目指しています。---
M^2UGenモデルの構造とトレーニング（M^2UGen Model Architecture & Training）
マルチモーダル特徴エンコーダー（Multi-modal Feature Encoders）
マルチモーダル音楽理解と生成を実現するために、M^2UGenモデルは多様な形式の入力を処理できる必要があります。そのためには、音楽、画像、ビデオなど、異なるモダリティを理解するためのエンコーダーが組み込まれています。これらのエンコーダーは、質問応答や音楽生成などのタスクに必要な情報を抽出します。
特に、MERTエンコーダー（MERT Encoder）は、音楽モダリティに対して優れたパフォーマンスを実現し、Liuらの研究によって音楽タグ付けタスクでの優位性が示されています。ViTエンコーダー（ViT Encoder）は、画像モダリティのための革新的なブレークスルーとして、画像をパッチに分割し、それらをエンコードしています。同様に、ViViTエンコーダー（ViViT Encoder）は、ビデオモダリティを処理するための成功した実装の一つとして紹介されています。
マルチモーダル理解アダプター（Multi-modal Understanding Adapters）
これらのエンコーダーからの特徴埋め込み（feature embeddings）をLLaMA 2モデルに統合するために、マルチモーダル理解アダプターが開発されました。これらのアダプターは、異なるモダリティからの出力をLLaMA 2モデルの入力に合わせるために使用されます。アダプターの構造はLiuらの作品に触発されており、音楽理解の分野で有望な結果を示しています。結果として出力される埋め込みは、LLaMA 2モデルへの入力として機能し、音楽理解、質問応答、そして後続の音楽生成を導くための多モーダルコンテキスト情報を提供します。
LLMを橋渡しとして（LLM as a Bridge）
マルチモーダルの文脈情報をLLMに導入するために、私たちは複数のマルチモーダル理解アダプターからの出力をLLaMA 2モデルの特定の隠れ層に統合します。これにより、LLaMA 2モデルは複数のモダリティの入力を効果的に理解し、推論することができます。
音楽理解と生成（Music Understanding and Generation）
M^2UGenモデルは、NErT-GPTなどのモデルに触発され、音楽理解と生成のタスクに特化した音声トークンを組み込んでいます。これにより、音楽に関する質問応答や生成タスクを実現しています。トレーニングフェーズでは、音楽を出力とする指示セットを調整しています。音楽生成タスクにおいて、出力プロジェクターからの条件付け埋め込みが、AudioLDM 2やMusicGenモデルの最終音楽出力の生成を導く重要な信号となります。
トレーニング方法（Training Method）
MLLMモデルのトレーニングは計算コストが高く、LoRA（Low-Rank Adaptation）というファインチューニング手法を採用して、計算負荷を軽減しています。これにより、トレーニングプロセスを簡素化し、訓練可能なパラメーターの数を最小限に抑えています。最適化プロセスをガイドするために、クロスエントロピー（CE）損失関数や平均二乗誤差（MSE）損失関数を使用しています。
音楽指向の指示データセット（Music Oriented Instruction Dataset）
大規模言語モデル（MLLMs）のトレーニングには膨大な量のデータが必要ですが、特に音楽関連タスクを対象としたマルチモーダルデータセットは不足しています。現在、MusicCapsとMusicQAが音楽キャプショニングや音楽に関する質問応答など、音楽関連タスクに特化したデータセットとして存在しますが、音楽理解と生成のタスクにはまだ十分ではありません。
MUCapsデータセット
MUCapsデータセットは、約1,200時間の音楽データを含み、これにはAudioSetなどから得られた公開音源が含まれています。MU-LLaMAモデルを用いて音楽ファイルにキャプションを付け、エンコーダーとデコーダーの調整トレーニングにこのデータセットを使用しています。
MUEditデータセット
MUEditデータセットでは、55.69時間の10秒間の音楽ペアを含み、音楽編集のプロンプトに応答するモデルの能力を強化するために作成されています。このデータセットの生成には、MU-LLaMAモデルとMPT-7Bモデルが用いられています。
MUImageデータセット
MUImageデータセットは、適切な画像に対する音楽を生成するために、AudioSetから得た音楽サンプルとランダムに選ばれた画像をペアリングして作成されています。
MUVideoデータセット
MUVideoデータセットは、MUImageと同様に、適切なビデオに対する音楽を生成するために作成されています。このデータセットは、MU-LLaMAモデルとVideoMAEキャプショニングモデル、そしてMPT-7Bモデルを使用しています。
これらの4つのデータセットでは、音楽ファイル間の重複を最小限に抑え、各データセットの評価分割を確立して、現在の最先端（State-of-the-Art、SOTA）モデルとの性能比較を容易にしています。-
モデル評価（Model Evaluation）
M^2UGenモデルが示す音楽理解と音楽生成の能力を評価するために、我々は包括的な評価を行いました。また、他の関連モデルとの比較分析を行い、NErT-GPTなどのモデルと比較しています。
音楽理解（Music Understanding）
音楽理解の能力を評価するために、MusicQAのサブセットを使用し、4,500の音楽質問応答ペアで評価セットを構成しました。MU-LLaMAモデルなどの既存のモデルと比較し、我々のモデルは一貫して優れた性能を発揮しています。
音楽生成（Text to Music Generation）
テキストから音楽を生成するための能力を評価するには、MUCapsデータセットから5,000のテキスト-音楽ペアを使用しました。この評価では、特にMusicGenモデルと比較してM^2UGenモデルが優れていることが明らかになりました。
プロンプトベースの音楽編集（Prompt Based Music Editing）
プロンプトに基づく音楽編集の機能を評価するために、特定のプロンプトを使用して音楽を編集する能力を検証しました。M^2UGenモデルは、既存のモデルよりも優れていることが示されました。
マルチモーダル音楽生成（Multi-modal Music Generation）
画像やビデオから音楽を生成する能力は、M^2UGenモデルの重要な機能の一つです。CoDiモデルなどとの比較において、我々のモデルはマルチモーダル音楽生成において顕著な能力を示しました。
音楽生成の主観的評価（Subjective Evaluation for Music Generation）
モデルの音楽生成能力を主観的に評価するために、被験者による評価実験を行いました。我々のモデルは、特に画像からの音楽生成（I2M）とビデオからの音楽生成（V2M）で高い評価を受けました。---
結論（Conclusion and Future Work）
この文書では、音楽理解とマルチモーダル音楽生成を一体化したフレームワークとしてM^2UGenモデルを紹介しました。このモデルは、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を使用して、音楽を理解し、様々な入力モダリティから音楽を生成することができます。さらに、モデルをトレーニングするために使用するデータセットを生成するための包括的な方法論も提示しました。実験により、提案されたM^2UGenモデルが音楽理解、音楽編集、テキスト/画像/ビデオからの音楽生成などの様々なタスクで最先端のパフォーマンス（State Of The Art、SOTA）に匹敵するか、それを上回る性能を達成していることが示されました。
今後の研究では、モデルの微細な音楽理解能力をさらに強化し、生成された音楽と入力指示との相関を改善することに焦点を当てます。
この翻訳が、論文の結論と今後の研究に関するセクションの内容を完全に理解するのに役立つことを願っています。もしもっと詳細な説明が必要であれば、どうぞお知らせください。
参考サイト
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