Tummfilmide ajastu lõpeb: natiivselt genereeritud heli muudab AI-videoid igaveseks

Mäletad vaatamast neid vanu Charlie Chaplini filme? Liialdatud žestid, klaveri saade, vahepealkirjad? Viimased paar aastat on AI-video genereerimine olnud oma tummfilmide ajastus. Suutsime teksti põhjal luua vapustavat visuaali—linnamaastikke päikeseloojangul, tantsivaid figuure, plahvatavaid galaktikaid—kuid need mängisid ebareaalselt vaikselt. Helisid lisasime hiljem, lootes, et sammud sobivad kokku, palvetades, et huuled liiguvad õigesti.

See ajastu on nüüd lõppenud.

Järeltöötluse õudusunenäost natiivse sünteesini

Tehniline hüpe on tohutu. Varasemad töövood nägid välja umbes selline:

1. Genereeri video prompti põhjal
2. Ekspordi kaadrid
3. Ava helitöötlustarkvara
4. Leia või loo heliefektid
5. Sünkroniseeri kõik käsitsi
6. Palveta, et see ei näeks kohutav välja

Nüüd? Mudel genereerib heli ja video koos, ühes protsessis. Mitte eraldi voogudena, mida seejärel kokku liidetakse—vaid ühtse andmevooluna, mis läbib sama latentset ruumi.

# Vana meetod: eraldi genereerimine, käsitsi sünkroniseerimine
video = generate_video(prompt)
audio = generate_audio_separately(prompt)
result = sync_audio_video(video, audio)  # Edu!
 
# Uus meetod: ühtne genereerimine
result = generate_audiovisual(prompt)  # Heli ja pilt, koos sündinud

Google'i Veo 3 koondab heli ja video esitused ühisesse latentruum. Kui difusioon toimub, ilmuvad mõlemad modaliteedid samaaegselt—dialoogid, tausthelid, heliefektid, kõik ajalises joonduses disaini tõttu, mitte hilisema kohandamise tulemusena.

Mida "natiivselt" tegelikult tähendab

Las ma selgitan, mis kapoti all toimub, sest see erinevus on oluline.

Natiivne süntees tähendab, et mudel õpib visuaalsete sündmuste ja helide seose treenimise ajal. Ukse pauk ei ole "ukse visuaal + ukse heli"—see on ühtne audiovisuaalne sündmus, mida mudel esitab terviklikult.

Praktiline tulemus? Huule-sünkroniseerimise täpsus alla 120 millisekundit Veo 3 puhul, kusjuures Veo 3.1 surub selle umbes 10 millisekundi lähedale. See on parem kui enamiku veebikaamerate viivitus.

Loovad võimalused on hullumeelsed

Olen nende tööriistadega sisu loomiseks katsetanud ja võimalused tunduvad tõeliselt uued. Siin on, mis on äkki triviaalne muutunud:

Tausthelid: Genereeri vihmane tänavastseen ja see tuleb vihmaga, kaugete autodega, kaikuva sammudega. Mudel saab aru, et vihm metallist kõlab teisiti kui vihm asfaldilt.

Sünkroniseeritud dialoog: Sisesta vestlus, saa tegelased rääkima vastavalt huultega. Ei ole täiuslik—ikka mõned kummalise oru hetked—kuid oleme hüpanud "ilmselgelt võltsist" "vahel veenva" juurde.

Füüsilised heliefektid: Põrkav pall kõlab tegelikult nagu põrkav pall. Kildu murdmine kõlab nagu klaas. Mudel on õppinud füüsiliste koostoimete akustilisi signatuure.

Prompt: "Baariista aurutab piima kiires kohvikus, kliendid vestlevad,
        espressomasin sisiseb, džäss mängib vaikselt taustal"
 
Väljund: 8 sekundit täiuslikult sünkroniseeritud audiovisuaalset kogemust

Pole vaja heliinseneri. Pole vaja Foley kunstnikku. Pole vaja miksimisseansi.

Praegused võimalused erinevate mudelite lõikes

Maastik liigub kiiresti, kuid siin on olukord praegu:

Google Veo 3 / Veo 3.1

• Natiivne heligenereerimise dialoogiga
• 1080p natiivne eraldus 24 fps-ga
• Tugevad tausthelid
• Integreeritud Gemini ökosüsteemi

OpenAI Sora 2

• Sünkroniseeritud heli-video genereerimine
• Kuni 60 sekundit heli sünkrooniga (90 sekundit kokku)
• Ettevõtte kättesaadavus Azure AI Foundry kaudu
• Tugev füüsika-heli korrelatsioon

Kuaishou Kling 2.1

• Mitme võtte järjepidevus heliga
• Kuni 2 minuti pikkune
• 45 miljonit+ loojat kasutab platvormi

MiniMax Hailuo 02

• Müra-teadlik arvutusjaotumine arhitektuur
• Tugev juhiste järgimine
• Tõhus genereerimise konveier

"Foley probleem" on lahustumas

Üks minu lemmikasju selles nihetuses on vaadata, kuidas Foley probleem laheneb. Foley—igapäevaste heliefektide loomise kunst—on olnud spetsialiseeritud käsitöö juba sajandi. Sammude salvestamine, kookospähklite murdmine hobuse kabjadeks, lehavate linikute raputamine tuule jaoks.

Nüüd mudel lihtsalt... teab. Mitte reeglite või heliandmebaaside kaudu, vaid õpitud statistiliste seoste kaudu visuaalsete sündmuste ja nende akustiliste signatuuride vahel.

Kas see asendab Foley kunstnikke? Kõrgetasemeline filmiproduktsioon, tõenäoliselt veel mitte. YouTube'i videod, sotsiaalne sisu, kiired prototüübid? Absoluutselt. Kvaliteedi riba on dramaatiliselt nihkunud.

Tehnilised piirangud eksisteerivad endiselt

Oleme ausad selle kohta, mis veel ei tööta:

Keerukad muusikajärjestused: Genereerida tegelane klaverit mängimas õige sõrmestiku ja noodipõhise heliga? Ikka enamasti katki. Visuaalne-heliline korrelatsioon täpsele muusikalisele esinemisele on äärmiselt raske.

Pikk järjepidevus: Heli kvaliteet kipub triivima pikemates genereerimistes. Tausta müra võib mõnedes mudelites ebaloomulikult nihetuda umbes 15-20 sekundi märgi peal.

Kõne müras: Selge dialoogi genereerimine akustiliselt keerukates keskkondades tekitab endiselt artefakte. Kokteilipidu probleem jääb raskeks.

Kultuurilised helivariatsioonid: Peamiselt läänemaade sisul treenitud mudelid võitlevad piirkondlike akustiliste omadustega. Kaja signatuurid, tausta mustrid ja kultuurilised helimärgid mitte-läänemaade keskkondadest ei ole nii tõhusalt tabatud.

Mida see tähendab loojatele

Kui teed videosisu, on su töövoog põhimõtteliselt muutumas. Mõned ennustused:

Kiire käibe sisu muutub veelgi kiiremaks. Sotsiaalmeedia videod, mis varem nõudsid heliinseneri, saab genereerida otsast lõpuni minutitega.

Prototüüpimine muutub radikaalse kiiremaks. Esitle kontseptsiooni täielikult realiseeritud audiovisuaalsete klippidega selle asemel, et kasutada süžeejooni ja ajutist muusikat.

Juurdepääsetavus paraneb. Loojad ilma helitootmise oskusteta saavad toota professionaalse kvaliteediga heli disaini sisu.

Oskuse preemia nihkub täitmiselt mõtte loomisele. Oluline on teada, mis kõlab hästi, mitte kuidas seda hästi kõlama panna.

Filosoofiline imelik asi

Siin on osa, mis hoiab mind öösel üleval: need mudelid ei ole kunagi midagi "kuulnud". Nad on õppinud statistilisi mustreid visuaalsete esituste ja helilainekujude vahel. Ometi toodavad nad helisid, mis tunnevad õiged, mis vastavad meie ootustele, kuidas maailm peaks kõlama.

Kas see on arusaamine? Kas see on mustrite sobitamine, mis on piisavalt arenenud, et olla eristamatu mõistmisest? Mul ei ole vastuseid, kuid leian küsimuse huvitavaks.

Mudel genereerib heli, mida klaas teeb kui see kildudeks läheb, kuna see on õppinud korrelatsiooni miljonite näidete põhjal—mitte sellepärast, et ta mõistab klaasi mehaanika või akustilise füüsika. Ometi kõlab tulemus õige viisil, mida tundub peaaegu võimatu selgitada puhtalt statistika kaudu.

Kuhu me liigume

Trajektoor tundub selge: pikemad kestused, kõrgem täpsus, rohkem kontrolli. Keskpaigaks 2026, eeldan, et näeme:

• 5+ minuti natiivset heli-video genereerimist
• Reaalajas genereerimist interaktiivsete rakenduste jaoks
• Täpset heli kontrolli (reguleeri dialoogi helitugevust, muusika stiili, tausta taset eraldi)
• Ristimodaalset toimetamist (muuda visuaali, heli värskendab automaatselt)

Vahe millegi ette kujutamise ja selle täielikku audiovisuaalse sisuna avaldamise vahel kaob. Loojatele on see kas põnev või hirmutav—tõenäoliselt mõlemad.

Proovi ise

Parim viis selle nihetuse mõistmiseks on seda kogeda. Enamik mudeleid pakuvad tasuta tasemeid või prooviperioode:

1. Google AI Studio: Juurdepääs Veo 3 võimalustele Gemini kaudu
2. Sora ChatGPT-s: Saadaval Plus ja Pro tellijatele
3. Kling: Veebipõhine juurdepääs nende platvormil
4. Runway Gen-4: API ja veebiliides saadaval

Alusta lihtsalt. Genereeri 4-sekundiline klipp millestki, millel on ilmselge heli—põrkav pall, vihm aknal, keegi aplodeerib. Märka, kuidas heli vastab visuaalile ilma sinu sekkumiseta.

Seejärel proovi midagi keerukat. Rahvarohke turg. Tormituul läheneb. Vestlus kahe inimese vahel.

Sa tunned hetke, kui see klõpsab—kui mõistad, et me ei genereeri enam lihtsalt videoid. Me genereerime kogemusi.

Tummfilmide ajastu on läbi. Helifilmid on saabunud.