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기술

Tango 2

Tango 2기술
기반
Tango 오디오 생성 모델
학습 자료
합성한 선호 비교 자료
최적화
확산 모델용 DPO
주요 기준
개념의 존재와 사건 순서
Tango 2는 생성 오디오가 문장의 사건과 시간 순서를 더 잘 따르도록 선호 최적화를 적용하는 연구다. 좋은 출력과 일부 개념이 빠지거나 순서가 다른 출력을 합성해 비교 학습한다.

좋은 소리와 맞는 소리

오디오 자체가 자연스러워도 문장이 요구한 사건이 빠지거나 순서가 틀릴 수 있다. Tango 2는 이런 조건 충족을 명시적으로 다뤄 생성 모델을 조정하려 한다.

선호 자료의 구성

기존 Tango를 이용해 문장마다 더 나은 오디오와 덜 나은 오디오를 합성한다. 덜 나은 출력은 문장의 일부 개념이 누락되거나 잘못된 순서로 나타나는 경우를 의도한다.

확산 선호 최적화

합성한 비교 자료에 확산 DPO 손실을 사용해 모델을 미세 조정한다. 연구는 자동 및 사람 평가를 함께 수행하지만 합성 선호의 품질과 개별 출력의 실제 조건 충족 여부는 계속 확인해야 한다.

시간 순서의 예

문을 닫은 뒤 발소리가 멀어지는 조건에서 발소리가 먼저 들리면 두 사건이 모두 있어도 지시와 다르다. 각 사건의 존재와 사건 사이의 순서를 나눠 확인하는 것이 중요하다.

관련 문서

Tango 오디오 생성 / AudioLDM 2 / AudioCaps / ReasonAudio / ADQA-Bench / HalluAudio