AudioX音频处理工具库，基于扩散Transformer模型，可根据文本、视频、图像、音乐或音频等生成音频或音乐

AudioX音频生成模型由香港科技大学团队研发，首次实现单一框架下文本、图像、视频等多模态输入到音频/音乐的跨模态转换，在生成质量与计算效率上达到行业领先水平。

1、统一架构设计
突破传统单模态模型的局限，构建首个支持文本/图像/视频到音频/音乐双向转换的统一框架，在MusicCaps测试集上的Inception Score达到4.82，成绩超过现有专用模型。

2、多模态掩码训练法
AudioX创新性地采用跨模态掩码策略，在训练阶段随机屏蔽不同模态输入（如遮盖视频画面/音频片段），让模型通过剩余信息重建完整内容，通过对抗训练让模型具备更强的模态理解能力。

3、数据增强方案
AudioX自建两大高质量数据集：

vggsound-caps：基于VGGSound数据集标注19万条音视频联合描述

V2M-caps：从600万音乐片段中提取结构化音乐描述标签

技术架构

双塔式扩散模型

AudioX采用双流架构设计：

视觉编码器：集成CLIP-ViT-L视觉特征提取

音频解码器：基于WaveNet改进的时序预测模块

跨模态对齐层：通过对比学习实现多模态特征空间对齐

推理机制

支持动态分辨率调节，最低仅需256×256像素输入

推理速度达3.2秒/秒音频（RTX 4090显卡）

提供CPU/GPU混合加速方案

应用场景

创意制作领域

影视后期：自动匹配视频画面的氛围音效

游戏开发：实时生成环境音效与背景音乐

广告设计：根据产品图像快速生成品牌主题曲

教育科研应用

音乐教学：可视化音符与波形联动教学系统

心理治疗：自动生成定制化冥想引导音效

语言研究：建立声学特征与语言结构的关联模型

开发者支持

提供Gradio交互式演示界面

开放TensorRT优化部署包

支持ONNX格式模型导出

操作指南

快速上手

# 环境配置
conda create -n audiogen python=3.8
pip install -r requirements.txt

# 模型加载
from audiogen import AudioX
model = AudioX.from_pretrained('HKUSTAudio/AudioX')

# 文本生成音频
audio = model.generate_text2audio("静谧的森林夜晚", duration=10)

进阶功能

# 视频转音乐（带时间轴控制）
from audiogen.utils import VideoProcessor

vp = VideoProcessor("demo.mp4")
segments = vp.extract_key_segments(threshold=0.8)
music = model.batch_generate_video2music(segments, instruments=["piano", "strings"])