還在為短視頻配音效抓耳撓腮?還在苦苦尋找合適的BGM卻總是差強(qiáng)人意?現(xiàn)在，字節(jié)跳動(dòng)直接放出王炸級(jí)AI黑科技，一舉打破視頻創(chuàng)作的最后一道靜音魔咒!他們最新推出的SeedFoley音效生成模型，如同為視頻注入了聲命之魂，只需輕輕一點(diǎn)，就能為你的視頻智能匹配專業(yè)級(jí)音效，瞬間讓你的作品從默片變身有聲大片，效果堪稱驚艷!更令人振奮的是，這項(xiàng)AI音效神技已火速上線字節(jié)跳動(dòng)旗下視頻創(chuàng)作平臺(tái)即夢(mèng)，人人都能秒速體驗(yàn)一鍵音效加持的神奇魔力!

SeedFoley究竟是如何做到如此聲入人心的?其核心奧秘在于它采用了革命性的端到端架構(gòu)，如同一個(gè)精密的聲音魔術(shù)師，巧妙地融合了視頻的時(shí)空特征與強(qiáng)大的擴(kuò)散生成模型，實(shí)現(xiàn)了音效與視頻內(nèi)容的高度同步和完美契合。簡(jiǎn)單來說，SeedFoley首先會(huì)對(duì)視頻進(jìn)行抽幀分析，就像給視頻做CT掃描一樣，提取出每一幀畫面的關(guān)鍵信息，再通過一個(gè)視頻編碼器深度解讀視頻內(nèi)容，理解視頻中發(fā)生了什么，然后將這些視頻理解投射到條件空間，為后續(xù)的音效生成指明方向。在音效生成的高速公路上，SeedFoley采用了改進(jìn)的擴(kuò)散模型框架，如同擁有無(wú)限創(chuàng)意的聲音設(shè)計(jì)師，根據(jù)視頻內(nèi)容，智能生成與之完美匹配的音效方案。

為了讓AI更懂聲音的藝術(shù)，SeedFoley在訓(xùn)練過程中還學(xué)習(xí)了大量的語(yǔ)音和音樂相關(guān)標(biāo)簽，就像給AI配備了聲音百科全書，讓它能夠區(qū)分音效和非音效，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的音效生成。更厲害的是，SeedFoley還是一位全能選手，能夠處理各種長(zhǎng)度的視頻輸入，無(wú)論你的視頻是幾秒的精彩瞬間，還是幾分鐘的完整故事，它都能輕松應(yīng)對(duì)，并且在音效的準(zhǔn)確性、同步性以及與視頻內(nèi)容的匹配度上，都達(dá)到了行業(yè)領(lǐng)先水平。

SeedFoley的視頻編碼器也暗藏玄機(jī)，它采用了快慢特征組合的獨(dú)門秘籍，在高幀率下捕捉視頻中細(xì)微的局部運(yùn)動(dòng)信息，就像鷹眼一樣精準(zhǔn)捕捉動(dòng)作細(xì)節(jié)，在低幀率下則著重提取視頻的語(yǔ)義信息，理解視頻的故事內(nèi)核，快慢特征雙劍合璧，既保留了關(guān)鍵的運(yùn)動(dòng)特征，又有效降低了計(jì)算成本，實(shí)現(xiàn)了低功耗，高性能的完美平衡。

這種快慢結(jié)合的方式，讓SeedFoley能夠在低計(jì)算資源下，實(shí)現(xiàn)驚人的8fps幀級(jí)別視頻特征提取，精準(zhǔn)定位視頻中的每一個(gè)細(xì)微動(dòng)作，最終通過Transformer結(jié)構(gòu)融合快慢特征，深度挖掘視頻的時(shí)空奧秘。為了進(jìn)一步提升訓(xùn)練效果和效率，SeedFoley還巧妙地在一個(gè)批次中引入多個(gè)困難樣本，就像給AI設(shè)置了進(jìn)階挑戰(zhàn)，顯著提升了語(yǔ)義對(duì)齊效果，同時(shí)使用了sigmoidloss而非softmaxloss，在更低的資源消耗下，實(shí)現(xiàn)了媲美大批次訓(xùn)練的驚人效果。

在音頻表征模型方面，SeedFoley同樣別出心裁。與傳統(tǒng)的VAE模型通常采用梅爾頻譜（mel-spectrum）作為音頻特征編碼不同，SeedFoley大膽采用了原始波形(rawwaveform)作為輸入，就像直接聆聽聲音的原始形態(tài)，經(jīng)過編碼后得到1D的音頻表征，這種方式相比傳統(tǒng)的mel-VAE模型，在音頻的重構(gòu)和生成建模上更具優(yōu)勢(shì)。為了確保高頻信息的完整保留，SeedFoley的音頻采樣率高達(dá)32k，每秒鐘的音頻能夠提取到32個(gè)音頻潛在表征，有效提升了音頻在時(shí)序上的分辨率，讓生成的音效更加細(xì)膩逼真，如同天籟之音。

SeedFoley的音頻表征模型還采用了兩階段聯(lián)合訓(xùn)練策略，如同雙管齊下，在第一階段，使用掩碼策略，剝離音頻表征中的相位信息，將去相位后的潛在表征作為擴(kuò)散模型的優(yōu)化目標(biāo)，就像先解構(gòu)聲音的結(jié)構(gòu)，再進(jìn)行重塑;在第二階段，則使用音頻解碼器從去相位表征中重建相位信息，如同妙手回春，將聲音還原到最真實(shí)的狀態(tài)。這種分步走的策略，有效降低了擴(kuò)散模型對(duì)表征的預(yù)測(cè)難度，最終實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量音頻潛在表征的生成和還原。

在擴(kuò)散模型方面，SeedFoley選擇了DiffusionTransformer框架，通過優(yōu)化概率路徑上的連續(xù)映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了從高斯噪聲分布到目標(biāo)音頻表征空間的概率精準(zhǔn)匹配，如同在茫茫噪聲中找到目標(biāo)聲音的正確路徑。相較于傳統(tǒng)擴(kuò)散模型依賴馬爾可夫鏈?zhǔn)讲蓸拥奶匦?，SeedFoley通過構(gòu)建連續(xù)變換路徑，有效減少了推理步數(shù)，大幅降低了推理成本，讓音效生成速度更快，效率更高。在訓(xùn)練階段，SeedFoley將視頻特征與音頻語(yǔ)義標(biāo)簽分別編碼為隱空間向量，如同將視頻和音頻信息翻譯成AI能夠理解的語(yǔ)言，再通過通道維度拼接（Channel-wiseConcatenation）將二者與時(shí)間編碼(TimeEmbedding)及噪聲信號(hào)進(jìn)行混合，形成聯(lián)合條件輸入，就像將視頻、音頻和時(shí)間信息融合在一起，讓AI能夠更全面地理解視頻內(nèi)容，生成更精準(zhǔn)的音效。

這種巧妙的設(shè)計(jì)，通過顯式建?？缒B(tài)時(shí)序相關(guān)性，有效提升了音效和視頻畫面在時(shí)序上的一致性以及內(nèi)容的理解能力。在推理階段，用戶還可以通過調(diào)整CFG系數(shù)，靈活調(diào)整視覺信息的控制強(qiáng)度以及生成質(zhì)量之間的平衡，就像擁有了音效調(diào)音臺(tái)，可以根據(jù)需求自由調(diào)整音效風(fēng)格。通過迭代式優(yōu)化噪聲分布，SeedFoley將噪聲逐步轉(zhuǎn)換為目標(biāo)數(shù)據(jù)分布，最終生成高質(zhì)量的音效音頻。為了避免音效中混入不必要的人聲或背景音樂，SeedFoley還能夠通過將人聲以及音樂標(biāo)簽進(jìn)行強(qiáng)制設(shè)定，如同給音效劃定界限，有效提升音效的清晰度和質(zhì)感。最后，將音頻表征輸入到音頻解碼器中，就能得到最終的完美音效。

總而言之，SeedFoley的誕生，標(biāo)志著視頻內(nèi)容與音頻生成實(shí)現(xiàn)了深度融合，它能夠精準(zhǔn)提取視頻幀級(jí)視覺信息，通過洞察多幀畫面信息，精準(zhǔn)識(shí)別視頻中的發(fā)聲主體及動(dòng)作場(chǎng)景，無(wú)論是節(jié)奏感強(qiáng)烈的音樂瞬間，還是電影中的緊張情節(jié)，SeedFoley都能精準(zhǔn)卡點(diǎn)，營(yíng)造出身臨其境的逼真體驗(yàn)。更令人驚喜的是，SeedFoley還能智能區(qū)分動(dòng)作音效和環(huán)境音效，如同聲音界的藝術(shù)家，顯著提升視頻的敘事張力和情感傳遞效率，讓你的視頻作品更具感染力。

現(xiàn)在，AI音效功能已正式上線即夢(mèng)平臺(tái)，用戶只需使用即夢(mèng)生成視頻后，選擇AI音效功能，即可一鍵生成3個(gè)專業(yè)級(jí)音效方案，輕松擺脫AI視頻的無(wú)聲尷尬，在AI視頻創(chuàng)作、生活Vlog、短片制作和游戲制作等高頻場(chǎng)景中，都能便捷地制作出配有專業(yè)音效的高質(zhì)量視頻，讓你的視頻作品瞬間聲動(dòng)起來!