可灵AI发布多模态视频生成音效模型

Kling-Foley是什么

Kling-Foley是由可灵人工智能实验室开发的一款先进的多模态AI模型，专注于视频内容的音频生成。该系统通过输入视频画面和可选的文本提示作为控制条件，能够自动生成与视频内容高度契合、时间同步的高质量立体声音频，涵盖音效设计、背景音乐制作等多种应用场景。其独特之处在于支持无限长度的音频生成，并且能实现精准的空间声学建模。

核心技术优势

Kling-F Foley采用了创新的多模态流匹配架构，将视频、文本和时间维度的信息进行深度融合处理。通过多模态特征提取与联合控制模块（MMDit），系统能够准确捕捉视频内容中的语义信息，并结合预训练的梅尔语音解码器完成高质量音频重建。此外，模型还引入了离散时长嵌入机制和通用潜层编解码技术，确保在不同长度的视频输入下仍能保持稳定的生成效果。

系统工作流程

Kling-F Foley的工作流程主要包括以下几个关键环节：

• 多模态特征融合：通过联合条件模块将文本、视频帧和时间信息进行深度对齐，形成统一的语义表示。
• 潜层空间建模：利用Mel-VAE结构对音频信号进行高效编码与解码，学习连续完整的潜在空间分布。
• 立体声渲染：借助Mono2Stereo模块和先进声学模型，将单声道信号转化为具有空间指向性的立体声场。
• 波形生成：通过高性能声码器将潜层特征转换为高质量的音频波形输出。

应用场景

Kling-F Foley提供了丰富的应用场景：

• 视频创作领域：为动画制作、短视频内容添加专业级音效和背景音乐，显著提升作品的表现力。
• 游戏开发：生成逼真的环境声效和动作音效，增强游戏的沉浸式体验。
• 教育培训：在在线课程和虚拟现实培训中添加真实的互动声音效果，提升学习体验。
• 影视制作：为电影、电视剧等长视频作品提供高质量的音效解决方案。
• 社交媒体：帮助内容创作者快速生成匹配的音频素材，增强社交内容的表现力。

项目资源

了解更多关于Kling-F Foley的信息可以访问以下链接：

• 官方网站：https://klingfoley.github.io/Kling-Foley/
• 开源代码库：GitHub仓库
• 技术论文：arXiv论文页面

通过以上介绍可以看出，Kling-F Foley在多模态音频生成领域实现了多项技术创新，为视频内容创作提供了高效便捷的解决方案。