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字节跳动SeedFoley模型:端到端视频音效生成

2025-04-14 09:02:09 0浏览 收藏

SeedFoley是字节跳动推出的端到端视频音效生成模型,能够为视频创作提供智能音效生成服务。它通过融合时空视频特征和扩散生成模型,实现音效与视频的高度同步,并能精准区分动作音效和环境音效,支持多种视频长度。SeedFoley采用快慢特征组合的视频编码器和基于原始波形的音频表征模型,提升音效的细腻程度和准确性。 该模型在即梦平台上线,用户可轻松为视频添加专业级音效,广泛应用于Vlog、短片制作、游戏、广告等领域,有效提升视频的沉浸感和传播效果。

SeedFoley是什么

SeedFoley 是字节跳动豆包大模型语音团队开发的端到端视频音效生成模型,为视频创作提供智能音效生成服务。通过融合时空视频特征与扩散生成模型,实现音效与视频的高度同步。模型采用快慢特征组合的视频编码器,提取视频的时空特征,同时基于原始波形作为输入的音频表征模型,保留高频信息,提升音效细腻程度。扩散模型通过优化概率路径上的连续映射关系,减少推理步数,降低推理成本。 SeedFoley 能精准提取视频帧级视觉信息,智能区分动作音效和环境音效,支持多种视频长度,在音效准确性、同步性和匹配度上表现优异。

字节跳动SeedFoley模型:端到端视频音效生成

SeedFoley的主要功能

  • 智能生成音效:SeedFoley 能精确提取视频帧级视觉信息,通过分析多帧画面信息,精准识别视频中的发声主体及动作场景,比如节奏感强烈的音乐瞬间,电影中的紧张情节,能精准卡点,营造出身临其境的逼真体验。
  • 区分音效类型:SeedFoley 可智能区分动作音效和环境音效,显著提升视频的叙事张力和情感传递效率。
  • 支持多种视频长度:SeedFoley 能支持可变长度的视频输入,在音效准确性、音效同步性和音效匹配度等指标上都取得了领先水平。

SeedFoley的技术原理

  • 视频编码器:SeedFoley 的视频编码器采用快慢特征组合的方式,在高帧率上提取帧间的局部运动信息,在低帧率上提取视频的语义信息。通过这种方式,模型能在低计算资源下实现 8fps 的帧级别视频特征提取,实现精细动作定位。最后基于 Transformer 结构融合快慢特征,实现视频的时空特征提取。
  • 音频表征模型:与传统的基于梅尔频谱的 VAE 模型不同,SeedFoley 采用原始波形作为输入,经过编码后得到 1D 的表征。音频采用 32k 的采样率,确保高频信息的保留。每秒钟的音频提取到 32 个音频潜在表征,有效提升音频在时序上的分辨率,提升音效的细腻程度。
  • 扩散模型:SeedFoley 采用 Diffusion Transformer 框架,通过优化概率路径上的连续映射关系,实现从高斯噪声分布到目标音频表征空间的概率匹配。相较于传统扩散模型依赖马尔可夫链式采样的特性,SeedFoley 通过构建连续变换路径,有效减少推理步数,降低推理成本。在训练阶段,将视频特征与音频语义标签分别编码为隐空间向量,通过通道维度拼接将二者与时间编码及噪声信号进行混合,形成联合条件输入。提升了音效和视频画面在时序上的一致性。

如何使用SeedFoley

  • 访问即梦平台:访问即梦的官方网站或使用即梦 App,注册并登录。
  • 生成视频:在即梦上选择视频生成功能,根据您的需求生成视频内容。
  • 选择「AI 音效」功能:在生成视频后,选择「AI 音效」功能。系统会自动为您的视频生成 3 个专业级音效方案。
  • 预览和选择音效方案:预览生成的音效方案,选择最适合您视频内容的音效方案。
  • 应用音效:将选择的音效方案应用到您的视频中。
  • 注意事项
    • 视频长度:SeedFoley 支持可变长度的视频输入,但建议视频长度不要过长,确保生成效果。
    • 音效类型:SeedFoley 可智能区分动作音效和环境音效,提升视频的叙事张力和情感传递效率。
    • 预览效果:在选择音效方案时,建议仔细预览每个方案的效果,选择最适合您视频内容的音效。

SeedFoley的应用场景

  • 生活 Vlog:为个人 Vlog 添加逼真的环境音效,如街头的嘈杂声、咖啡馆的背景音乐等。
  • 短片制作:为短片添加与情节匹配的动作音效和环境音效,增强观众的沉浸感。
  • 游戏制作:为游戏视频添加逼真的音效,如战斗音效、环境音效等,提升游戏的体验感。
  • 视频后期制作:在视频后期制作中,SeedFoley 可以快速生成与视频内容高度匹配的音效,节省后期制作的时间和成本。
  • 广告视频:为广告视频添加吸引人的音效,提升广告的吸引力和传播效果。
  • 教育视频:为教育视频添加合适的音效,增强观众的学习兴趣和注意力。

今天关于《字节跳动SeedFoley模型:端到端视频音效生成》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

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