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Prompt 语宙 > AIGC 资讯 > CogSound – 智谱AI最新推出的音效模型
AIGC 资讯

CogSound – 智谱AI最新推出的音效模型

站外新闻
最近更新: 2026年7月16日 上午6:48
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CogSound是什么

CogSound是智谱AI最新推出的音效模型,能为无声视频增添动人的音效。 基于GLM-4V的视频理解能力,CogSound能精准识别理解视频背后的语义和情感,为无声视频添加与之相匹配的音频内容,可以生成更复杂的音效,如爆炸、水流、乐器、动物叫声、交通工具声等。模型的推出标志着智谱AI在视频生成领域的技术进步,特别是在提升视频的多模态体验方面,增强视频的沉浸感和真实感。

阅读目录
  • CogSound是什么
  • CogSound的主要功能
  • CogSound的技术特点
  • CogSound的应用场景

CogSound的主要功能

  • 生成与画面匹配的音效:CogSound能为视频生成与画面匹配的音效,提供更加丰富的视听体验。
  • 支持4K超高清视频生成:支持生成10秒、4K分辨率、60帧的超高清视频,同时匹配相应的音效。
  • 适应不同播放需求:支持任意比例的视频生成,以适应不同的播放需求,并为这些视频生成匹配的音效。
  • 多通道视频生成:同一指令/图片可以一次性生成4个视频,每个视频都有相应的音效。
  • 提升视频生成体验:通过添加音效,CogSound增强了视频内容的沉浸感和真实感,使视频生成的体验更加完整和生动。
  • 音效功能公测:CogSound的音效功能将很快上线公测(预计11月底),用户将在 智谱清影 中体验到由CogSound提供的音效生成服务。

CogSound的技术特点

  • 基于Unet的潜空间扩散:
    • 高效音频生成:CogSound基于潜空间扩散模型(Latent Diffusion Model)将音频生成过程从高维原始空间转移到低维潜空间,有助于降低计算复杂度。
    • 优化的U-Net结构:作为扩散模型的核心框架,U-Net结构经过优化,能在保持生成音频的高质量和高效率的同时,提升音频合成过程的性能。
  • 分块时序对齐交叉注意力:
    • 加强音视频特征的关联性:通过引入分块时序对齐交叉注意力(Block-wise Temporal Alignment Cross-attention)机制,CogSound能优化视频长序列与音频特征之间的特征匹配。
    • 精确的音视频映射:通过学习帧级视频特征与音频特征之间的关系,实现精准的音视频映射,确保每一帧画面都能在音符中找到自己的位置,每一个音符也能在视频中精准呼应。
  • 旋转位置编码:
    • 提升时序建模精度:CogSound整合了旋转位置编码技术,为序列中的每个位置提供唯一标识并捕捉位置间的相对关系,有助于提升时序一致性。
    • 连贯性和过渡自然性:旋转位置编码确保音频序列的连贯性和过渡自然性,在处理长时序任务时,能避免音频生成中的“断层”或“错位”。

CogSound的应用场景

  • 视频内容创作:为视频内容创作者提供更加丰富的音效选择,增强视频的表现力。
  • 广告制作:在广告视频中加入匹配的音效,提升广告的吸引力和记忆点。
  • 影视后期:在影视后期制作中,为画面提供相应的音效支持,提高制作效率和质量。
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