AudioX

AudioX 介绍

AudioX 是由香港科技大学与月之暗面联合开发的一种统一扩散变压器模型，专注于从多种输入内容生成高质量的音频和音乐。该模型支持文本、视频、图像、音乐等多种输入模态，并能够生成相应的音频输出。其核心技术在于多模态掩码训练策略，通过随机掩码输入内容，使模型在不完整信息下学习，从而提升跨模态的理解与表示能力。

AudioX 的主要功能

• 多模态输入支持
  • 文本到音频（Text-to-Audio）：根据文本描述生成对应的音效，如“狗吠声”可生成相应音频。
  • 视频到音频（Video-to-Audio）：根据视频内容生成匹配的音效，如汽车行驶视频可生成发动机声音。
  • 图像到音频（Image-to-Audio）：基于图像内容生成对应的声音，如暴风雨图片可生成雷雨声。
  • 音乐生成（Music Generation）：根据文本或视频内容生成音乐，如“轻松钢琴曲”可生成相应音乐。
  • 音频修复（Audio Inpainting）：根据上下文填补音频中的缺失部分，使音频更加完整。
  • 音乐补全（Music Completion）：根据已有音乐片段生成后续内容。
• 高质量音频生成：采用扩散模型技术，生成高保真度的音频和音乐。
• 自然语言控制：用户可通过自然语言描述精准控制音频内容。
• 跨模态学习能力：整合多种输入模态，生成符合语义的音频。
• 泛化能力强：在多个数据集上表现优异，适应多种场景。
• 零样本生成能力：无需特定模态训练即可生成高质量音频。

AudioX 的技术原理

• 扩散模型（Diffusion Model）：通过逐步添加和去除噪声生成高质量音频。
  • 前向扩散过程：将输入数据逐步加入噪声，生成含噪潜变量。
  • 反向去噪过程：使用 Transformer 模型逐步去除噪声，重建清晰音频。
• 多模态掩码训练策略：在训练中随机掩码输入模态，提升模型鲁棒性。
• 多模态编码器与解码器：分别处理不同输入模态，融合为统一嵌入向量。
  • 视频编码器：使用 CLIP-ViT-B/32 提取视频特征。
  • 文本编码器：使用 T5-base 提取文本特征。
  • 音频编码器：使用自编码器提取音频特征。
  • 特征融合：通过线性变换和连接操作融合多模态特征。
• 条件嵌入：在扩散过程中，多模态嵌入作为条件输入，指导音频生成。
• 数据集与训练：使用 VGGSound-Caps 和 V2M-Caps 数据集进行训练。

AudioX 的项目地址

• 项目官网：https://zeyuet.github.io/AudioX/
• Github仓库：https://github.com/ZeyueT/AudioX
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.10522

AudioX 的应用场景

• 视频配乐：根据视频内容自动生成背景音乐，增强情感表达。
• 动画音效：为动画场景生成匹配的音效，提升沉浸感。
• 音乐创作：辅助音乐人根据描述生成音乐。
• 语言学习：生成相关音效以增强学习体验。