AI音频生成

Video-Foley是一个创新的视频到声音生成系统，它通过使用均方根(RMS)作为时间事件条件，结合语义音色提示（音频或文本），实现高控制性和同步性的视频声音合成。该系统采用无需标注的自监督学习框架，包括Video2RMS和RMS2Sound两个阶段，结合了RMS离散化和RMS-ControlNet等新颖概念，与预训练的文本到音频模型相结合。Video-Foley在声音时间、强度、音色和细节的音视频对齐和控制性方面达到了最先进的性能。

MaskVAT是一种视频到音频(V2A)生成模型，它利用视频的视觉特征来生成与场景匹配的逼真声音。该模型特别强调声音的起始点与视觉动作的同步性，以避免不自然的同步问题。MaskVAT结合了全频带高质量通用音频编解码器和序列到序列的遮蔽生成模型，能够在保证高音频质量、语义匹配和时间同步性的同时，达到与非编解码器生成音频模型相媲美的竞争力。

vta-ldm是一个专注于视频到音频生成的深度学习模型，能够根据视频内容生成语义和时间上与视频输入对齐的音频内容。它代表了视频生成领域的一个新突破，特别是在文本到视频生成技术取得显著进展之后。该模型由腾讯AI实验室的Manjie Xu等人开发，具有生成与视频内容高度一致的音频的能力，对于视频制作、音频后期处理等领域具有重要的应用价值。

视频到音频(V2A)技术是DeepMind公司的一项创新，它结合了视频像素与自然语言文本提示，生成与屏幕上动作同步的丰富音景。这项技术可以与视频生成模型如Veo相结合，为视频生成戏剧性配乐、逼真的音效或与视频角色和基调相匹配的对话。它还能为传统素材生成音轨，包括档案材料、无声电影等，开拓了更广泛的创作机会。