AudioX – 多模态 AI 音频生成的先锋
AudioX 是什么
AudioX 是香港科技大学和月之暗面联合推出的统一扩散变压器模型，专门用于从任意内容生成音频和音乐。它能处理多种输入模态，包括文本、视频、图像、音乐和音频等，生成高质量的音频输出。其核心创新在于多模态掩码训练策略，通过随机掩码输入模态，迫使模型从不完整的输入中学习，从而增强跨模态表示能力，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
核心功能
- 多模态输入生成音频 ：支持文本、视频、图像等多种模态输入，可秒级生成电影级环境音，如输入 “火星沙暴中的机械心跳声” 这样的文字描述，或上传汽车行驶的视频，就能分别生成相应的特效音和匹配的发动机轰鸣声等。
- 智能匹配与续写 ：能智能匹配视频节奏生成 BGM，自动对齐画面转折点，还具备史诗级音乐续写能力，给定一段旋律就能生成完整交响乐。
- 灵活的自然语言控制 ：用户可通过自然语言精确控制生成的音频内容，指定音效类型、音乐风格、乐器使用等，使生成音频更贴合需求。
- 强大的跨模态学习与泛化能力 ：可处理多种模态输入并整合生成贴合场景的音频，在多个数据集和任务上表现出色，如 AudioCaps、VGGSound 等，即使在零样本条件下也能生成高质量音频。
- 音频修复与音乐补全 ：可根据上下文智能填补音频缺失部分，补全未完成的音乐作品。
- 智能编辑与混音 ：具备多轨编辑功能，可分别调整和混合主旋律、伴奏、环境声及人声等轨道，实现精细化后期制作。还支持情感与风格调节，一键切换音色与情感色彩，通过参数滑块实时预览效果。
技术原理
- 扩散模型 ：采用扩散模型的核心思想，前向扩散过程将输入数据逐步添加高斯噪声生成含噪潜变量，反向去噪过程则通过训练去噪网络逐步去除噪声，重建干净音频数据，最终生成高质量音频或音乐。
- 多模态掩码训练策略 ：在训练中随机掩码部分输入模态，迫使模型从不完整输入学习，以增强跨模态表示能力，提高模型鲁棒性和泛化能力。
- 多模态编码器和解码器 ：集成多种专用编码器分别处理不同模态输入数据，如使用 CLIP-ViT-B/32 提取视频帧特征，用 T5-base 提取文本特征，利用自编码器提取音频特征，再将不同模态特征融合到统一潜空间中。
支持平台
AudioX 支持多种平台，包括但不限于：
Windows、macOS、Linux 等操作系统，以及针对 YouTube、TikTok、游戏引擎等平台的预设导出参数，确保音频在不同场景中的最佳表现。
团队介绍
AudioX 由香港科技大学和月之暗面联合推出。香港科技大学在人工智能领域有着深厚的学术底蕴和科研实力，为 AudioX 的研发提供了坚实的理论基础和技术支持。月之暗面则在 AI 产品的开发和应用方面具有丰富的经验，能够将前沿的学术成果转化为实用的工具，使其更好地服务于广大用户。
项目资源
业务场景
- 短视频创作 ：短视频博主可以利用 AudioX 快速生成与视频内容匹配的背景音乐和音效，提升视频的吸引力和感染力，无需专业知识就能制作出高质量的短视频作品。
- 游戏音频设计 ：游戏开发者可以借助 AudioX 为游戏生成各种音效和背景音乐，根据游戏场景和氛围的需求，通过输入相应的文本描述或图像等，轻松获得所需的音频资源，提高游戏的沉浸感。
- 影视后期制作 ：影视后期团队利用 AudioX 能够高效地为影视作品生成合适的配乐和音效，自动匹配视频节奏，节省大量时间和精力，提升制作效率和质量。
- 广告制作 ：广告创作者可以利用 AudioX 快速生成与广告脚本相匹配的背景音乐和音效，增强广告的感染力和吸引力，更好地传递广告信息。