在人工智能（AI）与艺术创作的交汇点上，一场深刻的、旨在彻底打通“听觉”与“视觉”之间感官壁垒的“多模态”革命，正由中国的游戏巨头——巨人网络——旗下的AI Lab，悍然发动。
该公司近日，联合清华大学SATLab与西北工业大学，重磅地，推出了一系列，在音视频领域，极具突破性的多模态生成技术成果。
其中，最引人注目的，当属其音乐驱动的视频生成模型——YingVideo-MV。
这个模型，其核心的能力，只有一个，但却极具颠覆性：
仅凭“一张静态的人物图像”和“一段任意的音乐”，即可在数分钟内，自动地，生成一段高质量的、具备专业镜头语言的、并且画面与音乐节奏高度同步的音乐视频（MV）片段。
这场“音乐视觉化”革命的背后，是YingVideo-MV模型，对音乐这种复杂的、非结构化的数据，所进行的、一次深度的、多模态的解构与理解。
它，不再是像过去的一些“对口型”应用那样，简单地，让图像中的人脸，去机械地，匹配歌词。
它，能够对输入的音乐，进行更为复杂的、包含了节奏、情绪和内容结构的、系统性的分析。
其结果是，在最终生成的视频中：
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镜头的运动（例如，推、拉、摇、移等专业的运镜手法），能够与音乐的节拍和旋律的起伏，进行高度的、动态的同步。
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视频画面的情绪氛围，能够与音乐所传达的情感色彩（例如，是欢快的、悲伤的，还是激昂的），进行精准的匹配。
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同时，该模型，还引入了一种“长时序一致性”机制，来系统性地，解决在长视频生成中，那个最常见的、也最令人出戏的技术痛点——人物面部或身体的“畸变”和画面之间的“跳帧”现象。
而在纯粹的音频生成领域，巨人网络AI Lab，也同步地，推出了两款，同样旨在“降低创作门槛”的、极具实用价值的创新模型。
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YingMusic-SVC：零样本歌声转换模型
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这款模型，主打的核心卖点，是其“真实歌曲可用”的、强大的零样本歌声转换能力。
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它，通过一系列针对真实音乐制作场景的、专门的优化，能够有效地，抑制在原始音轨中，可能存在的伴奏、和声和混响的干扰。
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其结果是，它能够以极高的保真度，将一首由A歌手演唱的歌曲，无缝地，转换为由B歌手（甚至是任何一个普通人）的音色，来进行演唱，并显著地，降低了在高音区，可能出现的“破音”与“失真”的风险。
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YingMusic-Singer：歌声合成模型
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这款模型，则将音乐创作的自由度，推向了另一个极致。
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用户，只需提供一段基础的旋律（MIDI），并输入任意长度的歌词，该模型，便能自动地，生成一段发音清晰、旋律稳定、情感自然的、完整的歌声。
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它，同样支持，零样本的音色克隆。这意味着，你可以让任何你喜欢的声音——无论是你自己的，还是某个名人的——来“演唱”你刚刚创作出的、全新的歌曲。
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爱力方的分析认为，巨人网络AI Lab此次“三箭齐发”，并宣布，将陆续地，在GitHub和HuggingFace等平台上，对这些技术成果，进行全面开源，其意义，已远超一次单纯的技术展示。
它更像是一次深刻的“创作力平权”。
它，正在系统性地，瓦解过去，在音乐和视频创作领域，那些需要昂贵的设备、专业的技能和漫长的时间，才能建立起来的、坚不可摧的“技术壁垒”。
当任何一个普通的用户，都能够，仅凭一张照片和一段音乐，就创造出属于自己的MV；
当任何一个音乐爱好者，都能够，在自己的卧室里，让任何一种声音，来演唱自己创作的旋律时：
一个真正属于全民的、内容生产力大爆发的“新文艺复兴”时代，才算真正地，拉开了序幕。
而巨人网络，这家深耕于“虚拟世界”构建的游戏巨头，也正在通过这种方式，为其未来的、可能更为宏大的“元宇宙”叙事，提前地，储备下最核心的、也是最关键的“内容生成引擎”。
