多模态联合,实现高质量的视频到音频合成
一款通过多模态联合训练技术,实现高质量的视频到音频合成。
可以输入视频和/或文本,MMAudio将生成与之同步的音频。
MMAudio 是一项由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校与 Sony AI 共同开发的前沿 AI 项目,旨在通过多模态联合训练,实现高质量的视频到音频合成。该项目已在 CVPR 2025 上发表,并提供了在线演示和开源代码。
🔍 项目概览
MMAudio 的核心目标是根据输入的视频或文本内容,自动生成与之高度同步且语义一致的音频,包括背景音乐、环境音效等。其主要创新点在于采用多模态联合训练框架,使模型能够在大规模的音频-视频和音频-文本数据集上进行训练,从而提升音频生成的质量和同步性。
⚙️ 核心功能与技术特点
- 视频到音频合成:根据视频内容自动生成匹配的音频,实现音画同步。
- 文本到音频合成:根据文本描述生成相应的音频,适用于无需视频素材的场景。
- 多模态联合训练:模型在包含音频、视频和文本的数据集上进行训练,提高对不同模态数据的理解和生成能力。
- 同步模块:引入同步模块,确保生成的音频与视频帧或文本描述精确对齐,实现高度同步。
🎯 应用场景
- 影视制作:在电影、电视剧和短片制作中,生成或增强背景音效、对话和环境音,提高制作效率和作品质量。
- 游戏开发:在电子游戏中,实时生成与游戏画面相匹配的音效,增强玩家的沉浸感和互动体验。
- 虚拟现实(VR)与增强现实(AR):在VR和AR应用中,生成与虚拟环境同步的音频,提升用户的沉浸体验。
- 动画制作:为动画电影或视频生成与动画画面相匹配的音效和背景音乐,简化音频制作流程。
- 新闻与纪录片:在新闻报道或纪录片中,为视频内容生成或增强旁白与解说,提高信息传递的效率。
🚀 快速体验与资源链接
- 项目主页:hkchengrex.com/MMAudio
- GitHub 仓库:github.com/hkchengrex/MMAudio
- 在线演示:Hugging Face Demo
- Colab 演示:Google Colab Demo
- Replicate 演示:Replicate Demo([AI-人工智能-1ai.net][7])
📚 技术论文
该项目的论文标题为《MMAudio: Taming Multimodal Joint Training for High-Quality Video-to-Audio Synthesis》,已于 2024 年 12 月 19 日首次提交,并在 2025 年 4 月 7 日更新为第二版。
您可以通过以下链接访问论文的详细信息和 PDF 下载:
- arXiv 页面:https://arxiv.org/abs/2412.15322
官网:https://hkchengrex.com/MMAudio/
油管:https://youtu.be/baYYvzzbrtM
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