对于许多视频创作者来说，为作品添加合适的音效常常是一件令人头疼的事情。不过，随着字节跳动推出的SeedFoley AI音效生成模型，这一难题终于得到了完美解决。SeedFoley如同一位神奇的音效大师，能够为视频创作注入鲜活的生命力，让原本静默的画面瞬间变得生动起来。
SeedFoley的神奇之处在于其独特的技术架构。它采用了端到端的设计理念，能够精准地捕捉视频中的时空特征，并通过先进的扩散生成模型，实现音效与视频内容的无缝对接。具体来说，SeedFoley会先对视频进行抽帧分析，提取关键信息，然后利用视频编码器深入理解视频内容，明确画面中发生了什么。这些信息会被投射到条件空间，为后续的音效生成提供方向。在音效生成阶段，SeedFoley凭借改进的扩散模型框架，如同一位充满创意的声音设计师，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标签，这就好比为AI配备了一本声音百科全书，使其能够精准地区分音效和非音效，从而实现更准确的音效生成。SeedFoley还具备强大的通用性，无论是短视频还是长视频，它都能轻松应对，且在音效的准确性、同步性以及与视频内容的匹配度上，都达到了行业领先水平。
SeedFoley的视频编码器采用了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；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。这种快慢结合的方式，既保留了关键的运动特征，又有效降低了计算成本，实现了低功耗与高性能的平衡。通过Transformer结构融合快慢特征，SeedFoley能够深度挖掘视频的时空奥秘，进一步提升训练效果和效率。
在音频表征模型方面，SeedFoley也展现出了创新性。与传统的VAE模型不同，它大胆采用了原始波形作为输入，经过编码后得到1D的音频表征。这种方式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，这使得生成的音效更加细腻逼真。此外，SeedFoley还采用了两阶段联合训练策略，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，它能够实现从高斯噪声分布到目标音频表征空间的概率精准匹配。与传统扩散模型相比，SeedFoley通过构建连续变换路径，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，使AI能够更全面地理解视频内容，生成更精准的音效。
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，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。此外，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。
如今，SeedFoley的AI音效功能已经正式上线字节跳动旗下的即梦平台。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。无论是AI视频创作、生活Vlog、短片制作还是游戏制作，都能轻松制作出配有专业音效的高质量视频，让作品瞬间声动起来。感兴趣的创作者可以前往即梦平台体验这一强大的AI音效功能，开启全新的视频创作之旅。
