kling-foley 是由可灵 ai 开发的一款多模态视频音效生成模型。该模型以视频内容和文本提示作为输入条件，能够生成语义相关、时间同步的高质量立体声音频，包括音效和背景音乐等多种类型的声音内容，并且支持生成任意时长的音频。其核心技术基于多模态控制的流匹配架构，通过融合多模态特征与特定模块处理，实现精准的音视频对齐。该模型依托大规模自建多模态数据集进行训练，在音效生成领域表现出色，处于行业领先水平，为视频创作提供高效优质的音频解决方案。
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Kling-Foley的核心功能
- 高保真音效制作：根据提供的视频内容以及可选的文字描述，生成与画面内容一致且时间同步的高品质立体声音效，涵盖环境音、动作音效及背景音乐等，适用于多种使用场景。
- 灵活时长输出：能够根据输入视频的长度，动态生成相应时长的音频内容，满足不同视频的个性化需求。
- 沉浸式立体声处理：具备空间声源建模能力，支持立体声渲染，增强音频的空间感与沉浸体验。
Kling-Foley的技术机制
- 多模态驱动的流匹配模型：该模型将文本描述、视频内容及其帧序列作为输入条件，利用多模态联合条件模块进行信息融合后，送入MMDit模块进行进一步处理。这种多模态控制方式使模型更准确地理解视频内容并生成匹配的音频。
- 分阶段模块化处理流程：整个生成过程包含多个关键模块，其中多模态特征经融合后输入至MMDit模块，用于预测VAE潜在特征。再通过预训练的梅尔解码器将其转换为单声道梅尔频谱图，最终借助Mono2Stereo模块生成立体声频谱图，并通过声码器合成输出波形。
- 视觉语义与音视频同步模块：系统中引入了视觉语义表示模块与音视频同步模块，确保在每一帧级别上实现视频与音频潜层元素的精确对齐，从而提升整体的语义一致性与同步精度。
- 离散时长嵌入机制：采用离散时长嵌入作为全局条件的一部分，使模型能更好地适应不同长度的视频输入，生成与视频时长相匹配的音频。
- 通用音频潜层编解码器：Kling-Foley 使用通用潜层音频编解码器（universal latent audio codec），适用于音效、语音、歌声和音乐等多种音频类型。其核心是Mel-VAE结构，通过联合训练Mel编码器、Mel解码器和鉴别器，使模型能够在连续且完整的潜在空间中学习音频表征，显著提升音频生成质量。
Kling-Foley的相关链接
- 官方网站：https://www.php.cn/link/f32d17a18e87b47c0dea1db1ee53774a
- GitHub项目库：https://www.php.cn/link/e0f65e2f1ebf696b7e868b2a06ee51cf
- 技术论文地址：https://www.php.cn/link/658291350529ba8278ee3c743f7fcd95
Kling-Foley的实际应用
- 影视动画制作：为动画、短视频、广告等内容提供高度契合的背景音乐与特效音效，提高作品的专业性与吸引力，加速制作流程。
- 游戏开发领域：生成逼真的游戏场景音效如武器发射、角色动作、环境氛围等，增强玩家沉浸体验。
- 教育与虚拟培训：为教学视频与虚拟现实培训添加合适的背景音与效果音，提升教学的真实感与互动性。
- 电影电视后期：为影视剧提供高质量的音效与配乐，增强剧情表现力与观众感染力。
- 社交平台视频：帮助用户快速为其分享的视频添加匹配音效与背景音乐，提升内容传播效果。
