多模态联合，实现高质量的视频到音频合成
一款通过多模态联合训练技术，实现高质量的视频到音频合成。
可以输入视频和/或文本，MMAudio将生成与之同步的音频。
MMAudio 是一项由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校与 Sony AI 共同开发的前沿 AI 项目，旨在通过多模态联合训练，实现高质量的视频到音频合成。该项目已在 CVPR 2025 上发表，并提供了在线演示和开源代码。
🔍 项目概览
MMAudio 的核心目标是根据输入的视频或文本内容，自动生成与之高度同步且语义一致的音频，包括背景音乐、环境音效等。其主要创新点在于采用多模态联合训练框架，使模型能够在大规模的音频-视频和音频-文本数据集上进行训练，从而提升音频生成的质量和同步性。
⚙️ 核心功能与技术特点
视频到音频合成：根据视频内容自动生成匹配的音频，实现音画同步。
文本到音频合成：根据文本描述生成相应的音频，适用于无需视频素材的场景。
多模态联合训练：模型在包含音频、视频和文本的数据集上进行训练，提高对不同模态数据的理解和生成能力。
同步模块：引入同步模块，确保生成的音频与视频帧或文本描述精确对齐，实现高度同步。
🎯 应用场景
影视制作：在电影、电视剧和短片制作中，生成或增强背景音效、对话和环境音，提高制作效率和作品质量。
游戏开发：在电子游戏中，实时生成与游戏画面相匹配的音效，增强玩家的沉浸感和互动体验。
虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：在VR和AR应用中，生成与虚拟环境同步的音频，提升用户的沉浸体验。
动画制作：为动画电影或视频生成与动画画面相匹配的音效和背景音乐，简化音频制作流程。
新闻与纪录片：在新闻报道或纪录片中，为视频内容生成或增强旁白与解说，提高信息传递的效率。
🚀 快速体验与资源链接
项目主页：https://hkchengrex.com/MMAudio
GitHub 仓库：https://github.com/hkchengrex/MMAudio
在线演示：Hugging Face Demo
Colab 演示：Google Colab Demo
Replicate 演示：Replicate Demo
📚 技术论文
该项目的论文标题为《MMAudio: Taming Multimodal Joint Training for High-Quality Video-to-Audio Synthesis》，已于 2024 年 12 月 19 日首次提交，并在 2025 年 4 月 7 日更新为第二版。
您可以通过以下链接访问论文的详细信息和 PDF 下载：
arXiv 页面：https://arxiv.org/abs/2412.15322
