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大家好#xff0c;我是猫头虎 #x1f42f;#x1f989;#xff0c;又来给大家推荐新鲜出炉的 AI 开源项目#xff01; 这次要聊的是腾讯 A…猫头虎荐研腾讯开源长篇叙事音频生成模型 AudioStory统一模型让 AI 会讲故事
大家好我是猫头虎 又来给大家推荐新鲜出炉的 AI 开源项目 这次要聊的是腾讯 ARC Lab 最近开源的一个相当炸裂的模型 —— AudioStory。
一句话总结它能把文本、视频甚至已有音频变成 长篇、完整、有情绪、有逻辑的音频故事。 有声小说、动画配音、长音频叙事全都不在话下。 文章目录猫头虎荐研腾讯开源长篇叙事音频生成模型 **AudioStory**统一模型让 AI 会讲故事✨ 为什么值得关注 它能做什么1️⃣ 视频配音Video Dubbing2️⃣ 文本转长篇音频Text-to-Long Audio3️⃣ 音频续写Audio Continuation 技术原理⚙️ 安装与上手 实验结果 致谢与生态猫头虎点评✨ 为什么值得关注
我们先来看看痛点。 传统的 Text-to-Audio (TTA) 技术的确能生成短音频但要做长篇叙事就会遇到三大难题
场景割裂 —— 一会儿是森林一会儿是都市过渡生硬情绪漂移 —— 上一秒还在悲伤下一秒突然变嗨完全不连贯模块割裂 —— 大多数方案要把理解、生成、后处理拆成好几个流水线模块工程复杂效果还经常对不上。
而 AudioStory 的厉害之处在于 它是一个 统一模型把 指令理解 音频生成 跨场景一致性 全部揉在一起。
这意味着它不仅能生成自然过渡的叙事音频还能稳住整体基调和情感效果远超扩散模型或 LLM扩散的组合。 研究团队也拿出了数据在 FD (Fréchet Distance) 和 FAD (Fréchet Audio Distance) 两个关键指标上AudioStory 的表现全面优于基线模型。 它能做什么
AudioStory 提供了三大核心能力
1️⃣ 视频配音Video Dubbing
像 Tom Jerry 这样的动画片你只需要给出视觉字幕AudioStory 就能自动生成拟声和对白。 它还能跨域泛化比如 Snoopy、哪吒、Donald Duck、熊出没 风格全都能玩。 换句话说你给它一个视频模型能自动加上“活灵活现的声音轨”。 2️⃣ 文本转长篇音频Text-to-Long Audio
和普通的 TTS 不一样它能把你的文本变成 完整的场景叙事。
示例指令
生成一段完整音频Jake Shimabukuro 在录音室弹奏复杂的尤克里里曲目获得掌声并在采访中讨论职业生涯。总时长 49.9 秒。生成结果包含演奏声 环境声 掌声 采访 —— 全流程沉浸式叙事。 3️⃣ 音频续写Audio Continuation
给定一段已有音频AudioStory 能理解上下文并自然衔接后续。
例如输入一段篮球教练训练的录音模型能生成教练继续讲解战术的音频。 就像 GPT 写小说的续写但对象换成了音频流。 技术原理 核心架构是一个 理解–生成统一框架 输入理解 LLM 先对输入文本 / 音频 / 视频字幕进行分析拆解为有逻辑顺序的 子事件。 推理生成 每个子事件由 LLM 生成 描述字幕 (captions)、语义 token 和 残余 token这些 token 被送进 DiTDiffusion Transformer合成高保真音频片段。 一致性机制 Bridging Query保持单场景内部的语义稳定Consistency Query确保跨场景的情感和叙事基调统一。
最终效果情绪和过渡都自然得像真人配音师。 ⚙️ 安装与上手
项目已开源在 GitHub环境配置很友好
git clone https://github.com/TencentARC/AudioStory.git
cd AudioStory
conda create -n audiostory python3.10 -y
conda activate audiostory
bash install_audiostory.sh推理示例
python evaluate/inference.py \--model_path ckpt/audiostory-3B \--guidance 4.0 \--save_folder_name audiostory \--total_duration 50依赖环境
Python 3.10PyTorch 2.1.0NVIDIA GPU CUDA 实验结果
团队在多任务测试中给出了硬指标
FD/FAD明显优于扩散模型和 LLM扩散基线。叙事一致性在动画配音和自然场景音频中人类听感评测也显著提升。
可以说AudioStory 把长篇叙事音频生成拉到了一个新高度。 致谢与生态
在持续噪声去除器continuous denoisers构建上AudioStory 参考了 SEED-X 和 TangoFlux 项目。 学术圈的相互借鉴与迭代正推动整个 TTA 领域的飞速发展。 猫头虎点评
为什么我推荐大家关注 AudioStory
场景落地感强 —— 有声小说、播客、动画后期、虚拟主播马上能用。统一模型思路 —— 省去了多模块拼接的麻烦更简洁也更稳健。开源可玩性 —— 代码模型Demo 全放出研究者和开发者都能快速上手。
未来如果结合 多模态大模型如视觉音频再叠加 实时生成那真的就是“AI 声音导演”了。 地址奉上https://github.com/TencentARC/AudioStory 总结一句 AudioStory 让 AI 不仅能说话更能讲故事。 从短音频走向长篇叙事这是 TTA 的关键突破也可能是下一波“有声内容产业”的催化剂。
