Noch immer auf der Suche nach dem perfekten Sound für Ihre Kurzvideos? Die Suche nach dem richtigen Hintergrundmusik gestaltet sich schwierig? ByteDance präsentiert jetzt eine revolutionäre KI-Technologie, die die letzte Hürde der stummen Videoproduktion durchbricht! Das neue SeedFoley-Soundeffekt-Generierungsmodell haucht Ihren Videos Leben ein. Mit nur einem Klick erhalten Sie professionelle Soundeffekte, die Ihre Videos von stummen Filmen in mitreißende Produktionen verwandeln – ein atemberaubendes Ergebnis! Noch besser: Diese KI-Soundeffekt-Technologie ist jetzt auf der ByteDance-Videoplattform „Jimeng“ verfügbar und für jeden sofort nutzbar!
Wie schafft SeedFoley diese beeindruckende Klangqualität? Das Geheimnis liegt in seiner revolutionären End-to-End-Architektur. Wie ein präziser Klangzauberer verbindet es die räumlich-zeitlichen Merkmale des Videos mit einem leistungsstarken Diffusionsgenerierungsmodell und erreicht eine perfekte Synchronisation und Harmonie zwischen Soundeffekten und Videoinhalt. Vereinfacht gesagt, analysiert SeedFoley zunächst das Video Frame für Frame, ähnlich einem CT-Scan, um die Schlüsselinformationen jedes Einzelbildes zu extrahieren. Ein Video-Encoder interpretiert dann den Inhalt tiefgehend und versteht, was im Video geschieht. Dieses Verständnis wird in einen Bedingungsraum projiziert, um die Soundeffektgenerierung zu lenken. Auf der Datenautobahn der Soundeffektgenerierung verwendet SeedFoley ein verbessertes Diffusionsmodell-Framework. Wie ein Sounddesigner mit unendlicher Kreativität generiert es intelligente, perfekt passende Soundeffekte zum Videoinhalt.
Um die KI besser mit der Kunst des Klangs vertraut zu machen, wurde SeedFoley während des Trainings mit einer Vielzahl von Sprach- und Musik-bezogenen Tags trainiert – ähnlich einer Sound-Enzyklopädie. Dadurch kann es Soundeffekte von Nicht-Soundeffekten unterscheiden und präzisere Soundeffekte generieren. SeedFoley ist ein Allrounder und verarbeitet Videoeingaben beliebiger Länge – von kurzen Momenten bis zu längeren Geschichten. Die Genauigkeit, Synchronität und Übereinstimmung der Soundeffekte mit dem Videoinhalt sind branchenführend.
Der Video-Encoder von SeedFoley birgt ebenfalls ein Geheimnis: Er verwendet eine einzigartige Kombination aus schnellen und langsamen Merkmalen. Bei hoher Framerate werden subtile lokale Bewegungsinformationen erfasst, ähnlich einem Adlerauge, das präzise Bewegungsdetails einfängt. Bei niedriger Framerate werden semantische Informationen extrahiert, um den Kern der Geschichte zu verstehen. Diese Kombination aus schnellen und langsamen Merkmalen bewahrt wichtige Bewegungsmerkmale und reduziert gleichzeitig die Rechenkosten, wodurch ein perfektes Gleichgewicht zwischen geringem Energieverbrauch und hoher Leistung erzielt wird.
Diese Kombination ermöglicht SeedFoley die beeindruckende Extraktion von Video-Merkmalen auf Frame-Ebene mit 8 fps bei geringen Rechenressourcen und die präzise Lokalisierung jeder kleinen Bewegung im Video. Schließlich werden die schnellen und langsamen Merkmale über eine Transformer-Struktur fusioniert, um die räumlich-zeitlichen Geheimnisse des Videos umfassend zu analysieren. Um die Trainingsleistung und -effizienz weiter zu verbessern, integriert SeedFoley geschickt mehrere schwierige Beispiele in einen Batch – ähnlich einer fortgeschrittenen Herausforderung für die KI. Dies verbessert die semantische Ausrichtung deutlich. Die Verwendung von Sigmoid-Loss anstelle von Softmax-Loss erreicht mit geringerem Ressourcenverbrauch Ergebnisse, die mit dem Training großer Batches vergleichbar sind.
Auch beim Audio-Repräsentationsmodell zeigt SeedFoley Einfallsreichtum. Im Gegensatz zu traditionellen VAE-Modellen, die üblicherweise Mel-Spektrogramme als Audio-Merkmalscodierung verwenden, verwendet SeedFoley mutig Rohwellenformen (Raw Waveform) als Eingabe – ähnlich dem direkten Hören der ursprünglichen Klangform. Nach der Codierung erhält man eine 1D-Audio-Repräsentation. Diese Methode ist im Vergleich zu traditionellen Mel-VAE-Modellen im Hinblick auf Rekonstruktion und Generierung von Audio überlegen. Um die vollständige Erhaltung von Hochfrequenzinformationen zu gewährleisten, beträgt die Abtastrate von SeedFoley 32 kHz. Pro Sekunde werden 32 potenzielle Audio-Repräsentationen extrahiert, was die zeitliche Auflösung des Audios effektiv verbessert und die generierten Soundeffekte detaillierter und realistischer macht – wie himmlische Klänge.
Das Audio-Repräsentationsmodell von SeedFoley verwendet auch eine zweistufige gemeinsame Trainingsstrategie. In der ersten Phase werden mithilfe einer Maskierungsstrategie Phaseninformationen aus der Audio-Repräsentation entfernt, wobei die phasenbereinigte latente Repräsentation als Optimierungsziel des Diffusionsmodells dient – ähnlich der Dekonstruktion und anschließenden Umgestaltung der Klangstruktur. In der zweiten Phase rekonstruiert der Audio-Decoder die Phaseninformationen aus der phasenbereinigten Repräsentation – ähnlich einer wundersamen Heilung, die den Klang in seinen ursprünglichsten Zustand zurückversetzt. Diese schrittweise Strategie reduziert die Vorhersageanforderungen des Diffusionsmodells an die Repräsentation und ermöglicht letztendlich die Generierung und Wiederherstellung von hochwertigen latenten Audio-Repräsentationen.
Im Bereich der Diffusionsmodelle hat SeedFoley das DiffusionTransformer-Framework gewählt. Durch die Optimierung der kontinuierlichen Abbildungsbeziehungen auf dem Wahrscheinlichkeitspfad wird eine präzise Wahrscheinlichkeitsübereinstimmung zwischen der Gaußschen Rauschverteilung und dem Ziel-Audio-Repräsentationsraum erreicht – ähnlich der Suche nach dem richtigen Klangpfad in einem Meer von Rauschen. Im Gegensatz zu traditionellen Diffusionsmodellen, die auf Markov-Ketten-Sampling angewiesen sind, reduziert SeedFoley durch die Konstruktion kontinuierlicher Transformationswege die Anzahl der Inferenzschritte und senkt die Inferenzkosten deutlich, wodurch die Soundeffektgenerierung schneller und effizienter wird. In der Trainingsphase werden die Video-Merkmale und Audio-Semantik-Tags separat in latente Vektoren codiert – ähnlich der Übersetzung von Video- und Audioinformationen in eine für die KI verständliche Sprache. Durch kanalweise Verkettung (Channel-wise Concatenation) werden diese mit der Zeitcodierung (Time Embedding) und dem Rauschsignal vermischt, um einen gemeinsamen bedingten Input zu bilden – ähnlich der Fusion von Video-, Audio- und Zeitinformationen, damit die KI den Videoinhalt umfassender versteht und präzisere Soundeffekte generiert.
Dieses raffinierte Design verbessert durch die explizite Modellierung der zeitlichen Cross-Modal-Korrelation die zeitliche Konsistenz zwischen Soundeffekten und Videobildern sowie das Verständnis des Inhalts. In der Inferenzphase können Benutzer den CFG-Koeffizienten anpassen, um die Balance zwischen der Steuerstärke der visuellen Informationen und der Generierungsqualität flexibel einzustellen – ähnlich einem Soundeffekt-Mischpult, mit dem der Soundeffekt-Stil nach Bedarf angepasst werden kann. Durch iterative Optimierung der Rauschverteilung wandelt SeedFoley das Rauschen schrittweise in die Zieldatenverteilung um und generiert schließlich hochwertige Soundeffekte. Um zu vermeiden, dass unerwünschte Stimmen oder Hintergrundmusik in die Soundeffekte gelangen, kann SeedFoley Sprach- und Musik-Tags festlegen – ähnlich der Festlegung von Grenzen für Soundeffekte – und so die Klarheit und Qualität der Soundeffekte verbessern. Schließlich wird die Audio-Repräsentation in den Audio-Decoder eingespeist, um den perfekten Soundeffekt zu erhalten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SeedFoley die tiefe Fusion von Videoinhalten und Audiogenerierung markiert. Es kann präzise visuelle Informationen auf Frame-Ebene extrahieren und durch das Verständnis von Informationen über mehrere Frames den Klangkörper und die Bewegungsszene im Video präzise identifizieren. Ob rhythmische Musik-Momente oder spannende Szenen in Filmen, SeedFoley kann präzise den richtigen Zeitpunkt treffen und ein immersives, realistisches Erlebnis schaffen. Noch überraschender ist, dass SeedFoley Geräuscheffekte und Umgebungsgeräusche intelligent unterscheiden kann – wie ein Künstler der Klangwelt – und die narrative Spannung und die Effizienz der emotionalen Übermittlung von Videos deutlich verbessert, wodurch Ihre Videos ansprechender werden.
Die KI-Soundeffektfunktion ist jetzt offiziell auf der Jimeng-Plattform verfügbar. Benutzer müssen lediglich ein Video mit Jimeng erstellen und die KI-Soundeffektfunktion auswählen, um mit einem Klick drei professionelle Soundeffekt-Optionen zu generieren. So vermeiden Sie die Stille von KI-Videos und können in häufigen Szenarien wie KI-Videoproduktion, Life-Vlogs, Kurzfilmproduktion und Spieleproduktion bequem hochwertige Videos mit professionellen Soundeffekten erstellen und Ihre Videos zum Leben erwecken!