在视频创作领域，音效一直是提升作品质感、增强叙事感染力的关键要素。然而，对于许多创作者来说，寻找合适的音效、进行精细的音效匹配却是一项耗时耗力的任务。如今，字节跳动推出了一项颠覆性的AI技术——SeedFoley音效生成模型，为视频创作带来了前所未有的便捷与高效。这项技术如同为无声的视频注入了灵魂，能够一键生成大片级的音效，让作品瞬间焕发声机。更令人惊喜的是，SeedFoley已正式上线字节跳动旗下的视频创作平台即梦，让每一位创作者都能轻松体验AI音效的魅力。
SeedFoley的出现，无疑是对传统音效制作方式的一次重大革新。它不仅降低了音效制作的门槛，让更多人能够参与到高质量视频创作中来，同时也极大地提升了创作效率，让创作者可以将更多精力投入到内容本身。那么，SeedFoley究竟是如何实现如此出色的音效生成效果的呢？
SeedFoley的核心在于其创新的端到端架构。这种架构使其能够像一位精密的“声音魔术师”，巧妙地将视频的时空特征与强大的扩散生成模型融合在一起，从而实现音效与视频内容的高度同步和完美契合。具体来说，SeedFoley首先会对视频进行逐帧分析，提取每一帧画面的关键信息，就像对视频进行一次“CT扫描”。然后，通过一个视频编码器对视频内容进行深度解读，理解视频中发生的事件和场景。接下来，这些视频理解的信息会被投射到条件空间，为后续的音效生成指明方向。
在音效生成过程中，SeedFoley采用了改进的扩散模型框架，就像一位拥有无限创意的“声音设计师”。它能够根据视频内容，智能生成与之完美匹配的音效方案。为了让AI更好地理解声音的艺术，SeedFoley在训练过程中学习了大量的语音和音乐相关标签，就像为AI配备了一部“声音百科全书”，使其能够区分音效和非音效，从而实现更精准的音效生成。
更值得一提的是，SeedFoley还是一位“全能选手”，能够处理各种长度的视频输入。无论是几秒钟的精彩瞬间，还是几分钟的完整故事，它都能轻松应对，并在音效的准确性、同步性以及与视频内容的匹配度上，达到行业领先水平。这意味着，无论你创作的是短视频还是长视频，SeedFoley都能为你提供高质量的音效解决方案。
SeedFoley的视频编码器也蕴含着独特的技术。它采用了快慢特征组合的方法，在高帧率下捕捉视频中细微的局部运动信息，就像鹰眼一样精准捕捉动作细节；而在低帧率下，则着重提取视频的语义信息，理解视频的故事内核。这种快慢特征双剑合璧的方式，既保留了关键的运动特征，又有效降低了计算成本，实现了低功耗、高性能的完美平衡。
这种快慢结合的方式，使得SeedFoley能够在低计算资源下，实现惊人的8fps帧级别视频特征提取，精准定位视频中的每一个细微动作。最终，通过Transformer结构融合快慢特征，深度挖掘视频的时空奥秘。为了进一步提升训练效果和效率，SeedFoley还巧妙地在一个批次中引入多个困难样本，就像给AI设置了进阶挑战，显著提升了语义对齐效果。同时，使用了sigmoidloss而非softmaxloss，在更低的资源消耗下，实现了媲美大批次训练的惊人效果。
在音频表征模型方面，SeedFoley同样别出心裁。与传统的VAE模型通常采用梅尔频谱（mel-spectrum）作为音频特征编码不同，SeedFoley大胆采用了原始波形(rawwaveform)作为输入，就像直接聆听声音的原始形态，经过编码后得到1D的音频表征。这种方式相比传统的mel-VAE模型，在音频的重构和生成建模上更具优势。为了确保高频信息的完整保留，SeedFoley的音频采样率高达32k，每秒钟的音频能够提取到32个音频潜在表征，有效提升了音频在时序上的分辨率，让生成的音效更加细腻逼真，如同天籁之音。
SeedFoley的音频表征模型还采用了两阶段联合训练策略，如同双管齐下。在第一阶段，使用掩码策略，剥离音频表征中的相位信息，将去相位后的潜在表征作为扩散模型的优化目标，就像先解构声音的结构，再进行重塑；在第二阶段，则使用音频解码器从去相位表征中重建相位信息，如同妙手回春，将声音还原到最真实的状态。这种分步走的策略，有效降低了扩散模型对表征的预测难度，最终实现了高质量音频潜在表征的生成和还原。
在扩散模型方面，SeedFoley选择了DiffusionTransformer框架，通过优化概率路径上的连续映射关系，实现了从高斯噪声分布到目标音频表征空间的概率精准匹配，如同在茫茫噪声中找到目标声音的正确路径。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，有效减少了推理步数，大幅降低了推理成本，让音效生成速度更快，效率更高。
在训练阶段，SeedFoley将视频特征与音频语义标签分别编码为隐空间向量，如同将视频和音频信息翻译成AI能够理解的语言，再通过通道维度拼接（Channel-wiseConcatenation）将二者与时间编码(TimeEmbedding)及噪声信号进行混合，形成联合条件输入，就像将视频、音频和时间信息融合在一起，让AI能够更全面地理解视频内容，生成更精准的音效。
这种巧妙的设计，通过显式建模跨模态时序相关性，有效提升了音效和视频画面在时序上的一致性以及内容的理解能力。在推理阶段，用户还可以通过调整CFG系数，灵活调整视觉信息的控制强度以及生成质量之间的平衡，就像拥有了音效调音台，可以根据需求自由调整音效风格。通过迭代式优化噪声分布，SeedFoley将噪声逐步转换为目标数据分布，最终生成高质量的音效音频。
为了避免音效中混入不必要的人声或背景音乐，SeedFoley还能够通过将人声以及音乐标签进行强制设定，如同给音效划定界限，有效提升音效的清晰度和质感。最后，将音频表征输入到音频解码器中，就能得到最终的完美音效。
总而言之，SeedFoley的诞生，标志着视频内容与音频生成实现了深度融合。它能够精准提取视频帧级视觉信息，通过洞察多帧画面信息，精准识别视频中的发声主体及动作场景。无论是节奏感强烈的音乐瞬间，还是电影中的紧张情节，SeedFoley都能精准卡点，营造出身临其境的逼真体验。更令人惊喜的是，SeedFoley还能智能区分动作音效和环境音效，如同声音界的艺术家，显著提升视频的叙事张力和情感传递效率，让你的视频作品更具感染力。
现在，AI音效功能已正式上线即梦平台，用户只需使用即梦生成视频后，选择AI音效功能，即可一键生成3个专业级音效方案，轻松摆脱AI视频的无声尴尬。在AI视频创作、生活Vlog、短片制作和游戏制作等高频场景中，都能便捷地制作出配有专业音效的高质量视频，让你的视频作品瞬间声动起来！
SeedFoley的出现，不仅为视频创作者带来了福音，也为整个AI音效领域注入了新的活力。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的AI音效将更加智能、更加个性化，为视频创作带来更多可能性。
