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本文探讨了一种基于联合自注意力机制的视频-音频联合生成模型，旨在实现音视频内容在时间与语义层面的高度对齐。该模型通过共享的自注意结构捕捉音视频之间的跨模态关联，有效提升生成内容的同步性与自然度。当前，音视频联合生成已成为多模态生成任务的研究热点，而对齐问题则是核心挑战之一。实验表明，引入联合自注意力机制后，模型在多个评估指标上优于传统分离式生成方法，显著增强了模态间的协同表达能力。