AudioGen-Omni - 中矿联合快手推出的多模态音频生成模型

AudioGen-Omni是什么

AudioGen-Omni 是中国矿业大学和快手科技联合开发的先进的多模态音频生成模型，基于多模态扩散变换器（MMDit）架构，能根据输入的视频、文本或两者的结合，生成与之高度同步的高保真音频、语音和歌曲。模型采用联合训练范式，通过大规模视频-文本-音频语料库的训练，具备强大的语义理解和音频生成能力。AudioGen-Omni 的核心优势在于精准的视听对齐能力，通过相位对齐的各向异性位置注入（PAAPI）技术，确保生成的音频与视频画面在唇形同步和节奏匹配上高度一致。支持多语言输入，能生成多种语言的自然语音和歌唱内容，具备高速推理性能，生成 8 秒音频仅需不到 2 秒。

AudioGen-Omni的主要功能

• 多模态音频生成：能根据输入的视频、文本或两者的结合，生成高保真音频、语音和歌曲，适用于多种音频生成任务。
• 精准视听对齐：通过相位对齐的各向异性位置注入（PAAPI）技术，确保生成的音频与视频画面在唇形同步和节奏匹配上高度一致。
• 多语言支持：支持多种语言的文本输入，生成对应语种的自然语音和歌唱内容，具备跨语言生成能力。
• 高速推理性能：生成 8 秒音频仅需不到 2 秒，适合实时或快速生成音频的场景。
• 鲁棒的模态适应能力：即使在缺失某一输入模态（如视频或文本）的情况下，仍能稳定输出高质量音频，展现出强大的适应性。

AudioGen-Omni的官网地址

• 项目官网：https://ciyou2.github.io/AudioGen-Omni/

AudioGen-Omni相关的人工智能知识

• 多模态学习：多模态学习是指模型能处理多种类型的数据，如文本、图像、音频等。AudioGen-Omni 通过整合视频、文本和音频数据进行训练，能更全面地理解输入内容的语义和上下文。
• 扩散模型：扩散模型是一种生成模型，通过逐步去除噪声来生成数据。AudioGen-Omni 利用扩散模型的特性，能生成高质量的音频内容。通过逐步细化生成过程，确保生成的音频自然且多样化，适合多种应用场景。
• 注意力机制：注意力机制允许模型在处理数据时聚焦于最重要的部分。AudioGen-Omni 使用了 AdaLN 联合注意力机制，结合相位对齐的各向异性位置注入（PAAPI），确保音频与视频在时间和语义上的精准对齐。
• 联合训练范式：联合训练是指同时使用多种模态的数据进行训练。AudioGen-Omni 通过联合训练大规模视频 - 文本 - 音频语料库，学习不同模态之间的关联。使模型能更好地理解输入内容的语义，生成更符合场景的音频。
• 推理加速技术：推理加速技术是指通过优化算法和架构来提高模型的运行速度。AudioGen-Omni 实现了高效的推理性能，生成 8 秒音频仅需不到 2 秒。
• 鲁棒性设计：鲁棒性是指模型在面对不完整或不完美的输入时仍能稳定运行的能力。AudioGen-Omni 即使在缺失某一输入模态（如视频或文本）的情况下，仍能生成高质量的音频。确保模型在不同输入条件下的稳定性和可靠性。