テンセント混元の新作HunyuanVideo-Foley：AIがワンクリックでビデオに高忠実度の音響効果を追加、ビデオクリエーターに朗報！

テンセント混元が発表したプロ級のAIビデオ音響効果生成ツール、HunyuanVideo-Foleyを探る。多モーダル拡散モデルを使用して、短編映画、広告、ゲーム開発に高忠実度で完全に同期した音響効果をもたらし、コンテンツ作成プロセスを完全に変える方法を学ぶ。

こんな経験はありませんか？素晴らしいビデオを撮影したものの、適切な背景音響効果を見つけるのに苦労している。足音、風の音、水滴の音…これら一見些細なディテールが、ビデオの品質を決定する鍵となります。従来の音響効果制作は時間と費用がかかるだけでなく、独立したクリエーターや小規模チームにとっては常に大きな悩みの種でした。

さて、あなたのビデオを「理解」し、映像と完全に同期したプロフェッショナルなハリウッドレベルの音響効果を自動的に生成できるAIツールがあったらどうでしょう。それはどれほど素晴らしいことでしょう？

これはサイエンスフィクションではありません。テンセント混元チームは最近、この問題を解決するために生まれたエンドツーエンドのAIビデオ音響効果生成モデルであるHunyuanVideo-Foleyというプロジェクトをオープンソース化しました。あなたが短編ビデオクリエーター、映画制作者、広告クリエイティブ、またはゲーム開発者であれ、このツールはあなたのワークフローにおいて強力なアシスタントになる可能性があります。

単なる吹き替えではなく、ビデオを「理解」するAIサウンドマスター

市場にはビデオに音声を追加できるツールもいくつかありますが、HunyuanVideo-Foleyの力は、単なる単純な音声マッチングではないことです。それは映像のコンテンツと意味を真に理解しようとし、非常に一貫性のある音響効果を生成します。これはすべて、その3つの主要なハイライトのおかげです。

1. マルチシナリオ同期

複雑なビデオシーンでは、音声は単一であることが多いわけではありません。たとえば、雨の中を歩くビデオには、雨滴の音、水たまりを踏む足音、遠くの雷鳴が同時に必要になる場合があります。HunyuanVideo-Foleyはこの複雑な状況を処理し、ビデオのタイムラインと正確に同期した高品質のオーディオを生成し、ビデオのリアリズムと没入感を大幅に向上させます。

2. マルチモーダルセマンティックバランス

このモデルの最も賢い点は、視覚情報だけに頼らないことです。ビデオの「映像」とあなたが提供する「テキスト記述」を同時に分析し、2つをインテリジェントにバランスさせて最も適切な音響効果を生成します。これはどういう意味ですか？それはあなたがより多くのコントロールを持っていることを意味します。簡単なテキストプロンプトを使用してAIをガイドし、特定の雰囲気や音響効果を生成して、パーソナライズされた吹き替えのニーズを満たし、AIが不適切な音を独自に生成するのを回避できます。

3. 48kHz高忠実度オーディオ出力

音質はプロの作品の生命線です。HunyuanVideo-Foleyは、自社開発の48kHzオーディオVAE（変分オートエンコーダ）を使用しており、音響効果、音楽、人間の声のディテールを完全に復元し、プロ級のオーディオ生成品質を実現します。出力される音声は、もはやぼやけた缶詰の音響効果ではなく、クリアで層状の聴覚の饗宴です。

技術の解明：HunyuanVideo-Foleyのハイブリッドアーキテクチャ

では、この背後にはどのような技術が駆り立てているのでしょうか？

要するに、HunyuanVideo-Foleyは洗練されたハイブリッドアーキテクチャを使用しています。内部には2つの主要なタイプのTransformerモジュールがあります。

• マルチモーダルTransformerモジュール： 視覚情報と音声情報を同時に処理し、2つの間の関係を確立する責任があります。
• ユニモーダルTransformerモジュール： 音質と信頼性を確保するために、オーディオストリームの洗練と研磨に焦点を当てています。

AIが迅速かつ適切に学習できるように、テンセント混元チームは包括的なデータ処理パイプラインも確立しました。このパイプラインは、巨大なビデオデータベースからシーン検出、無音セグメントの削除、オーディオ品質のスクリーニングなどの一連の操作を自動的に実行し、モデルのトレーニングに使用される「教科書」が最高品質であることを保証します。

この複雑なシステムにより、AIによって生成された音響効果はリアルに聞こえるだけでなく、映像のすべてのフレームの動きと完全に一致することが保証されます。

データが物語る：なぜ既存のオープンソースソリューションを超えることができるのか

空言は証拠にならない、HunyuanVideo-Foleyの強力なパフォーマンスはデータによって裏付けられています。いくつかの業界で認められた評価ベンチマーク（MovieGen-Audio-BenchやKling-Audio-Evalなど）で、そのパフォーマンスは既存のすべてのオープンソースソリューションを包括的に上回っています。

これらの評価指標は、オーディオ品質、視覚的意味論的整合、時間同期など、複数の側面をカバーしています。HunyuanVideo-Foleyはすべての採点項目でトップの地位にあり、生成された音響効果の精度と品質において新たな技術的高みに達したことを証明しています。

自分で試してみませんか？実践的な入門ガイド

これを見て、あなたもその魔法を自分で体験したくなりましたか？オープンソースプロジェクトとして、誰でもダウンロードして使用できます。ただし、始める前に知っておくべきことが1つあります。

ハードウェア要件のリマインダー： このモデルはハードウェア要件が高いです。公式の推奨では、安定した動作を確保するために少なくとも24GBのVRAMを搭載したGPU（NVIDIA RTX 3090や4090など）が必要です。モデルの推論プロセスには約20GBのVRAMが必要なため、ハードウェア構成が正常な動作の第一歩です。

ハイエンドのグラフィックカードの準備ができたら、次の手順で始めることができます。

1. リポジトリのクローン GitHubからプロジェクトコードをコンピュータにクローンします。

   git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley.git
   cd HunyuanVideo-Foley
   

2. 環境の設定 Condaを使用して独立したPython環境を作成し、必要な依存関係をインストールすることをお勧めします。

   pip install -r requirements.txt
   

3. 事前トレーニング済みモデルのダウンロード モデルの重みファイルはHugging Faceでホストされており、git-lfsまたはhuggingface-cliを介してダウンロードできます。

   # git-lfsを使用
   git clone https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-Foley
   

上記の手順を完了すると、使用を開始できます。複数の使用方法をサポートしています。

• 単一ビデオ生成： 単一のビデオファイルとテキスト記述に対して音響効果を生成します。
• バッチ処理： CSVファイルを介して複数のビデオを処理します。
• インタラクティブなWebインターフェイス： コマンドラインに慣れていないユーザーのために、プロジェクトはGradioベースのグラフィカルインターフェイスも提供しており、操作をより直感的でシンプルにします。

ビデオ制作の次のマイルストーン

HunyuanVideo-Foleyの出現は、単なる新しいツールの誕生ではなく、AI技術がコンテンツ制作の生態系を大きく変えていることを告げています。大多数のクリエイターにとって、それはプロの音響効果制作の敷居を下げ、より多くの人々がより低いコストと時間でより高品質の作品を作成できるようにします。

このプロジェクトに興味がある場合は、以下のリンクにアクセスして、技術的な詳細をさらに学ぶか、自分で展開してみてください！

• プロジェクトホームページ： 表示するにはここをクリック
• GitHubリポジトリ： 移動するにはここをクリック
• Hugging Faceモデル： ダウンロードするにはここをクリック
• 研究論文： 読むにはここをクリック

• 免責事項： この記事は技術的な共有のみを目的としており、いかなる投資または使用のアドバイスも構成しません。AIモデルによって生成されたコンテンツには偏りがある可能性があるため、注意して使用してください。
• 著作権表示： プロジェクトおよび関連リソースの著作権はテンセント混元チームに帰属します。

**出典: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley **