AudioX

AudioX – 港科大联合月之暗面推出的扩散变换器模型，任意内容生成音频

AudioX是什么

AudioX 是由香港科技大学与月之暗面合作开发的一个创新性扩散变压器模型，旨在从各种内容生成音频和音乐。该模型具备处理多种输入形式的能力，包括文本、视频、图像、音乐和音频，从而能够输出高质量的音频作品。其核心创新体现在多模态掩码训练策略上，通过随机掩码输入模态，促使模型从不完整的信息中学习，以增强其跨模态的表示能力。

AudioX

AudioX的主要功能

多模态输入支持
- 文本到音频（Text-to-Audio）：利用文本描述生成相应的音效，比如输入“狗吠声”，模型便可生成狗吠的音频。
- 视频到音频（Video-to-Audio）：根据视频内容生成匹配的音效，例如，输入汽车行驶的视频，模型能够生成汽车发动机的声音。
- 图像到音频（Image-to-Audio）：根据图像内容生成相关音效，例如，输入暴风雨的图片，模型可生成暴风雨的声音。
- 音乐生成（Music Generation）：根据文本描述或视频内容创作音乐，例如，输入“轻松的钢琴曲”，模型可以生成一段轻松的钢琴旋律。
- 音频修复（Audio Inpainting）：利用上下文信息修复音频中的缺失部分，输入一段有空白的音频，模型可以填补这些空白，使音频完整。
- 音乐补全（Music Completion）：基于给定的音乐片段生成后续部分，输入一段音乐的开头，模型能够生成接下来的音乐片段。
高质量音频生成：AudioX 采用扩散模型技术，能够生成高质量、高保真的音频和音乐，确保生成的音频在音质和细节上接近真实。
灵活的自然语言控制：用户可以通过自然语言描述精确控制生成音频的内容，比如指定音效类型、音乐风格或乐器使用等，使生成的音频更符合用户需求。
跨模态学习能力：AudioX 能够处理多种模态输入，并有效整合这些信息，生成与输入条件一致的音频。例如，同时输入文本和视频，模型能综合考虑两者的语义信息，生成更契合场景的音频。
强大的泛化能力：在多个数据集和任务中表现卓越，包括 AudioCaps、VGGSound、MusicCaps、V2M-bench 等，证明其在不同场景中的适应性和泛化能力。
零样本生成能力：在没有针对特定模态（如图像）的专门训练下，AudioX 能在零样本条件下生成高质量音频，展现出强大的通用生成能力。

AudioX的技术原理

扩散模型（Diffusion Model）：AudioX 基于扩散模型的核心原理，通过逐步添加噪声到输入数据，再通过逆向过程逐步去除噪声，从而生成高质量的音频或音乐。
- 前向扩散过程：逐步向输入数据添加高斯噪声，生成一系列含噪的潜变量。
- 反向去噪过程：通过训练的去噪网络（通常为 Transformer），逐步去除噪声，重建干净的音频数据。
多模态掩码训练策略：为增强模型的跨模态学习能力，AudioX 采用多模态掩码训练策略。在训练过程中，模型会随机掩码部分输入模态，迫使其从不完整的信息中学习，提高鲁棒性和泛化能力。
多模态编码器和解码器：AudioX 集成多种专用编码器，分别处理不同模态的输入数据，并将这些编码后的特征融合到一个统一的潜空间中。
- 视频编码器：利用 CLIP-ViT-B/32 提取视频帧特征。
- 文本编码器：使用 T5-base 提取文本特征。
- 音频编码器：通过自编码器提取音频特征。
- 特征融合：将不同模态的特征通过线性变换和连接操作融合到一个统一的多模态嵌入向量中。
扩散过程中的条件嵌入：在扩散过程中，使用多模态嵌入向量作为条件输入，帮助模型生成与输入条件一致的音频或音乐，将融合后的多模态特征与扩散时间步一起输入到扩散模型中，通过逐步去除噪声生成高质量音频。
数据集和训练：为训练 AudioX，研究团队构建了两个大型多模态数据集：vggsound-caps，基于 VGGSound 数据集，包含 190K 音频字幕；V2M-caps，基于 V2M 数据集，包含 600 万音乐字幕。