AMTモデルは他の既存音楽生成モデルと比較していくつかの利点があります。まず第一に、AMTモデルではビジュアル入力（ビデオフィーチャー）を条件付き入力とし、それを活用して音楽シーケンス（チョードシーケンス）を生成します。これにより映像内容やエモーションなど異なるドメイン間で効果的な関係性学習が可能です。
さらにAMTモデルではAffective Multimodal Transformerアーキテクチャー内で独自開発した新しいメカニズムやロス関数（Lemo）等も組み込んでおり、映像内容やエミュージック・エントリポイント等多角的要素全体から緻密かつ表現豊かな音楽生成プロセスが実現可能です。
またBi-GRU回帰型推定器等精度向上技術も採用しました。
これらすべて組み合わさったこちら提案手法は従来手法以上精度及び表現豊かさ面でも優位性あることう言えます。