就在剛剛，Pika發(fā)布了一項新功能：

很抱歉我們之前一直處于靜音狀態(tài)。

今天起，大家可以給視頻無縫生成音效了——Sound Effects！

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生成的方式有兩種：

• 要么給一句Prompt，描述你想要的聲音；
• 要么直接讓Pika根據(jù)視頻內(nèi)容自動生成。

并且Pika非常自信地說到：“如果你覺得音效聽起來很棒，那是因為它確實如此”。

車鳴聲、廣播聲、鷹叫聲、刀劍聲、歡呼聲……可謂是聲聲不息，并且從效果上來看，也是高度與視頻畫面匹配。

不僅是發(fā)布的宣傳片，Pika官網(wǎng)現(xiàn)在也放出了多個demo。

例如無需任何prompt，AI只是看了眼烤培根的視頻，便可以配出毫無違和感的音效。

再如給一句prompt：

Super saturated color, fireworks over a field at sunset.
超飽和色彩，日落時田野上的煙火。

Pika便可以在生成視頻的同時配上聲音，從效果中不難看出，煙花綻放的瞬間，聲音卡點也是相當?shù)木珳省?/p>

大周末的發(fā)布這樣一個新功能，網(wǎng)友們在高呼Pika“夠卷、夠Awesome”的同時，也有人認為：

它正在為多模態(tài)AI創(chuàng)作收集所有的“無限寶石”。

那么Pika的Sound Effects具體要如何操作，我們繼續(xù)往下看。

給視頻“make some noise”

Pika給視頻生成音效的操作也是極！其！簡！單！

例如只需一句prompt，視頻和音效就能“一鍋出”：

Mdieval trumpet player.
中世紀小號手。

相比于此前生成視頻的操作，現(xiàn)在只需開啟下方“Sound effects”按鈕即可。

第二種操作方式，就是在生成了視頻過后，可以單獨給它配音。

例如在下面這個視頻，點擊下方的“Edit”，再選擇“Sound Effects”：

然后可以描述一下自己想要的聲音，例如：

Race car revving its engine.
賽車正在發(fā)動引擎。

然后短短幾秒后，Pika就可以根據(jù)描述和視頻生成音效，而且還是6種聲音可選的那種！

值得一提的是，Sound Effects功能目前只對超級合作者（Super Collaborator）和Pro用戶開放測試。

不過Pika也表示：“我們很快就會向所有用戶推出該功能！”

然后現(xiàn)在已經(jīng)有一批網(wǎng)友在開始測試這個Beta版本了，并且表示：

音效聽起來和視頻很相配，而且增加了很多氣氛。

什么原理？

至于Sound Effects背后的原理，雖然Pika此次并沒有公開，但在此前Sora大火之后，語音初創(chuàng)公司ElevenLabs就出過類似的配音功能。

當時，英偉達高級科學家Jim Fan就對此做過較為深入的分析。

他認為，AI學習準確的視頻到音頻映射還需要對潛在空間中的一些“隱式”物理進行建模。

他詳細說明了端到端Transformer在模擬聲波時需要解決的問題：

1. 識別每個物體的類別、材料和空間位置。
2. 識別物體間的高階互動：例如，是木棍、金屬或是鼓面？以什么速度擊打？
3. 識別環(huán)境：是餐廳、空間站、還是黃石公園？
4. 從模型的內(nèi)部記憶中檢索物體和環(huán)境的典型聲音模式。
5. 使用“軟性”的、通過學習得到的物理規(guī)則來組合和調(diào)整聲音模式的參數(shù)，甚至即時創(chuàng)造全新的聲音。這有點像游戲引擎中的“程序化音頻”。
6. 如果場景很復雜，模型需要根據(jù)物體的空間位置疊加多個聲音軌道。

所有這些都不是顯式的模塊，而是通過大量的（視頻，音頻）對的梯度下降學習來實現(xiàn)的，這些視頻和音頻對在大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)視頻中自然地時間對齊。注意力層將在它們的權(quán)重中實現(xiàn)這些算法，以滿足擴散目標。

除此之外，Jim Fan當時表示英偉達的相關工作并沒有這樣高質(zhì)量的AI音頻引擎，不過他推薦了一篇MIT五年前的論文The Sound of Pixels：

感興趣的小伙伴可以戳文末鏈接詳細了解一下。

One More Thing

在多模態(tài)這件事上，LeCun在最新訪談中的觀點也很火爆，他認為：

語言（文本）是低寬帶的：小于12字節(jié)/秒。現(xiàn)代LLM通常使用1x10^13個雙字節(jié)標記（即 2x10^13 字節(jié)）進行訓練。一個人閱讀大約需要 100000 年（每天 12 小時）。

視覺的帶寬要高得多：約20MB/s。兩條視神經(jīng)中的每一條都有 100 萬根神經(jīng)纖維，每根神經(jīng)纖維每秒攜帶約10個字節(jié)。一個4歲的孩子在清醒狀態(tài)下大約是16000小時，換算成字節(jié)大約是1x10^15。

視覺感知的數(shù)據(jù)帶寬大約是文本語言數(shù)據(jù)帶寬的1600萬倍。

一個4歲孩子看到的數(shù)據(jù)，是互聯(lián)網(wǎng)上公開的所有文本訓練的最大LLM數(shù)據(jù)的50倍。

因此，LeCun總結(jié)到：

如果不讓機器從高帶寬的感官輸入（如視覺）中學習，我們絕對不可能達到人類水平的人工智能。

那么，你贊成這種觀點嗎？