AudioX：香港科技大学联合月之暗面推出的多模态音频生成框架

AudioX简介

AudioX 是由香港科技大学和月之暗面联合开发的多模态音频生成框架，旨在通过统一的模型架构实现从文本、视频、图像等多种输入模态生成高质量的音频和音乐。该框架采用基于扩散 Transformer（DiT）的技术，并结合多模态掩码训练策略，显著提升了跨模态表示学习的鲁棒性。开发团队还构建了两个大规模多模态数据集，以解决高质量训练数据稀缺的问题。AudioX 在多种音频生成任务中展现出卓越的性能，不仅能够生成高质量的音频和音乐，还具备强大的多模态输入处理能力和泛化能力，为多模态音频生成领域带来了新的突破。

AudioX主要功能

1. 多模态音频生成：
   • 支持从文本、视频、图像等多种输入模态生成高质量的音频和音乐。
   • 可以灵活组合不同的输入模态，例如文本+视频、视频+音频等，以生成更符合需求的音频内容。
2. 多种音频生成任务：
   • 文本到音频（Text-to-Audio）：根据文本描述生成对应的音频效果。
   • 视频到音频（Video-to-Audio）：根据视频内容生成匹配的音效或音乐。
   • 图像到音频（Image-to-Audio）：基于图像内容生成相关的音频。
   • 音频修复（Audio Inpainting）：对音频片段进行修复或填充缺失部分。
   • 音乐续写（Music Completion）：根据给定的音乐片段生成后续内容。
3. 高质量音频生成：采用扩散模型（Diffusion Model）技术，生成高保真音频和音乐，确保音频的自然度和多样性。
4. 自然语言控制：用户可以通过自然语言描述精确控制音频生成的内容，例如指定音乐风格、乐器、情绪等。

AudioX技术原理

1. 扩散Transformer（Diffusion Transformer, DiT）：
   • 基于扩散模型的生成框架，通过逐步去噪的过程生成高质量的音频和音乐。
   • 结合Transformer架构，能够处理复杂的多模态输入，并生成连贯的音频输出。
2. 多模态掩码训练策略：
   • 在训练过程中，对输入的文本、视频和音频进行随机掩码处理，例如掩盖部分文本标记、视频帧或音频片段。
   • 迫使模型学习从不完整的输入中恢复信息，从而增强跨模态表示的鲁棒性和泛化能力。
3. 多模态特征融合：
   • 使用专门的编码器分别处理视频、文本和音频输入，并将它们投影到统一的特征空间中。
   • 通过特征融合，模型能够整合不同模态的信息，生成与输入条件一致的音频内容。
4. 大规模多模态数据集：
   • 开发团队构建了两个大规模多模态数据集（vggsound-caps和V2M-caps），包含丰富的文本描述和音乐描述。
   • 这些数据集为模型提供了多样化的训练样本，解决了高质量多模态数据稀缺的问题。
5. 自然语言控制与条件生成：
   • 利用自然语言处理技术，将文本描述转化为条件输入，引导音频生成的方向。
   • 模型可以根据文本描述的细节生成符合要求的音频，例如根据“快乐的钢琴音乐”生成相应的音乐片段。

AudioX应用场景

1. 影视制作：根据视频内容自动生成背景音乐或音效，提升制作效率，降低创作成本。
2. 游戏开发：实时生成与游戏场景匹配的音效和音乐，增强玩家的沉浸感。
3. 社交媒体：为短视频、Vlog 等生成个性化音频或音乐，丰富内容表现力。
4. 广告创意：快速生成符合广告主题的音乐和音效，提升广告的吸引力。
5. 教育领域：根据教学内容生成音频辅助材料，如朗读、背景音乐等，提升学习体验。
6. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：根据虚拟场景生成沉浸式音频，增强用户的临场感。

AudioX项目入口

• 项目主页：https://zeyuet.github.io/AudioX
• Github代码库：https://github.com/ZeyueT/AudioX
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.10522