告别短视频“无声”的尴尬，字节跳动推出了AI音效生成模型SeedFoley，这项技术如同一股清流，打破了视频创作中长期存在的静音瓶颈。它能够为视频智能匹配专业级音效，让你的作品瞬间从默片升级为有声大片。更令人兴奋的是，这项AI音效技术已经迅速在字节跳动旗下的视频创作平台“即梦”上线，让每一位用户都能轻松体验一键添加音效的魔力。
SeedFoley的核心在于其创新的端到端架构，它巧妙地融合了视频的时空特征与强大的扩散生成模型，确保音效与视频内容的高度同步和完美契合。SeedFoley首先对视频进行逐帧分析，提取关键信息，然后通过视频编码器深入解读视频内容，理解视频中发生的事件，并将这些理解投射到条件空间，为后续的音效生成提供明确的指导。
在音效生成过程中，SeedFoley采用了改进的扩散模型框架，如同一位极富创造力的声音设计师，根据视频内容智能生成匹配的音效方案。为了使AI更深入地理解声音的艺术，SeedFoley在训练过程中学习了大量的语音和音乐相关标签，这如同为AI配备了一部全面的声音百科全书，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还具备处理各种长度视频输入的能力，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。
SeedFoley的视频编码器采用了一种独特的快慢特征组合技术。在高帧率下，它能够捕捉视频中细微的局部运动信息，精准地捕捉动作细节；而在低帧率下，则侧重于提取视频的语义信息，理解视频的故事内核。这种快慢特征的双剑合璧，既保留了关键的运动特征，又有效地降低了计算成本，实现了低功耗和高性能的平衡。
这种快慢结合的方式使得SeedFoley能够在低计算资源下实现高达8fps帧级别的视频特征提取，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还在一个批次中引入多个困难样本，显著提升了语义对齐效果，同时使用了sigmoid loss而非softmax loss，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同样匠心独运。不同于传统VAE模型通常采用梅尔频谱（mel-spectrum）作为音频特征编码，SeedFoley大胆采用了原始波形(raw waveform)作为输入，这如同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。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，这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Diffusion Transformer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。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，再通过通道维度拼接（Channel-wise Concatenation）将二者与时间编码(Time Embedding)及噪声信号进行混合，形成联合条件输入。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，这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，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，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多种场景中，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：AI音效技术的革新之路
SeedFoley的出现，不仅为视频创作者提供了一种全新的音效解决方案，也推动了AI技术在音视频领域的应用。其端到端架构、快慢特征组合、原始波形音频表征以及Diffusion Transformer框架等创新技术的应用，都为未来的AI音效技术发展提供了新的思路。
未来的SeedFoley有望在以下几个方面继续发展：
- 更智能化的音效匹配： 通过更深入地理解视频内容，自动识别视频的情感和主题，生成更符合场景的音效。
- 更个性化的音效定制： 允许用户根据自己的喜好和需求，对音效进行个性化调整和定制。
- 更广泛的应用场景： 将AI音效技术应用到更多的领域，如游戏开发、虚拟现实、教育等。
- 更高效的音效生成： 进一步优化算法和模型，提高音效生成的效率和质量。
随着AI技术的不断发展，SeedFoley有望成为视频创作领域的一项关键技术，为用户带来更加丰富、生动的视听体验。
从SeedFoley看AI音效的未来趋势
SeedFoley的成功，预示着AI音效技术将迎来更广阔的发展前景。未来的AI音效技术将呈现以下几个主要趋势：
- 智能化程度不断提高： AI将能够更深入地理解视频内容，自动识别场景、情感和主题，从而生成更加智能、贴合的音效。
- 个性化定制成为主流： 用户可以根据自己的需求和喜好，对音效进行个性化调整和定制，打造独一无二的视听体验。
- 应用场景日益丰富： AI音效技术将渗透到更多的领域，如游戏开发、虚拟现实、教育、广告等，为各行各业带来创新和变革。
- 生成效率显著提升： 随着算法和模型的不断优化，AI音效的生成速度将更快，质量将更高，用户体验将更加流畅。
可以预见，在不久的将来，AI音效技术将成为视频创作、内容制作等领域不可或缺的一部分，为人们带来更加便捷、高效、智能的创作体验。
结语：AI赋能，声动未来
字节跳动SeedFoley音效生成模型的推出，无疑为音视频创作领域注入了新的活力。它不仅降低了音效制作的门槛，提高了创作效率，更为用户带来了更加个性化、智能化的视听体验。我们有理由相信，随着AI技术的不断发展，未来的音视频创作将更加便捷、高效、智能，为人们带来更加丰富、精彩的视听盛宴。
