北京 – 人工智能正在以前所未有的速度渗透到内容创作领域。近日，可灵AI正式发布了其最新力作——Kling-Foley，一款多模态视频生音效模型，旨在为视频内容创作者提供更高效、更优质的音频解决方案。该模型能够根据视频内容和文本提示，生成与视频画面语义相关、时间同步的高质量立体声音频，涵盖音效、背景音乐等多种类型，为视频创作注入了新的活力。
Kling-Foley：音视频创作的革新者
Kling-Foley并非简单的音频生成工具，它代表着AI技术在音视频领域的深度融合。该模型基于多模态控制的流匹配架构，能够精准地实现音视频对齐。其核心在于，它能够将视频和文本提示作为条件输入，通过多模态特征融合和特定模块处理，生成与视频内容在语义和时间上高度匹配的音频。
“Kling-Foley的推出，旨在解决视频创作者在音效制作上的痛点，”可灵AI的研发团队负责人表示，“我们希望通过AI技术，让音效制作变得更加简单、高效，让创作者能够将更多精力投入到内容本身。”
技术解析：多模态融合与精准对齐
Kling-Foley的技术原理复杂而精妙。它采用了多模态控制的流匹配模型，将文本、视频和时间提取的视频帧作为条件输入，通过多模态联合条件模块进行融合，并输入到MMDit模块进行处理。这一过程的关键在于视觉语义表示与音视频同步模块，它支持在帧级别上对齐视频条件与音频潜层元素，从而确保生成的音频在时间和内容上与视频高度匹配。
此外，Kling-Foley还引入了离散时长嵌入作为全局条件机制的一部分，使其能够更好地处理不同长度的视频输入，生成与视频长度相适应的音频内容。在音频Latent表征层面，Kling-Foley应用通用潜层音频编解码器（universal latent audio codec），能在音效、语音、歌声和音乐等多样化场景下实现高质量建模。
应用场景：无限可能
Kling-Foley的应用场景十分广泛，几乎涵盖了所有需要音效和背景音乐的视频内容创作领域：
- 视频内容创作： 为动画、短视频、广告等视频制作提供精准匹配的音效和背景音乐，增强视频的吸引力和专业性，提升创作效率。
- 游戏开发： 生成逼真的场景音效和背景音乐，如武器发射、角色动作、环境音效等，提升游戏的沉浸感和玩家体验。
- 教育与培训： 为教学视频、虚拟培训环境添加合适的音效和背景音乐，增强教学和培训的真实感与吸引力，提高学习效果。
- 影视制作： 为电影、电视剧等影视作品生成高质量的音效和配乐，提升作品的音效质量和剧情感染力。
- 社交媒体： 用户快速为分享的视频添加匹配的音效和背景音乐，提升内容吸引力。
行业影响：AI赋能内容创作
Kling-Foley的推出，无疑将对音视频内容创作行业产生深远的影响。它不仅降低了音效制作的门槛，提高了创作效率，更重要的是，它为创作者提供了更多的可能性，让他们能够更加自由地表达自己的创意。
随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，Kling-Foley这样的多模态视频生音效模型将在未来发挥更大的作用，为内容创作行业带来更多的惊喜。
资源链接
- 项目官网： https://klingfoley.github.io/Kling-Foley/
- GitHub仓库： https://github.com/klingfoley/Kling-Foley
- arXiv技术论文： https://www.arxiv.org/pdf/2506.19774
结语
Kling-Foley的问世，是AI技术在音视频领域的一次重要突破。它不仅展示了AI在内容创作方面的巨大潜力，也预示着一个更加智能、高效的创作时代的到来。未来，我们期待看到更多类似Kling-Foley的创新产品，为内容创作行业带来更多的可能性。
参考文献
- Kling-Foley项目官网：https://klingfoley.github.io/Kling-Foley/
- Kling-Foley GitHub仓库：https://github.com/klingfoley/Kling-Foley
- Kling-Foley arXiv技术论文：https://www.arxiv.org/pdf/2506.19774
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