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🔥 通义实验室开源旗下首个音频生成模型ThinkSound，该模型首次把多模态大模型的思维链推理引入音频生成领域，让AI可以像专业音效师一样逐步思考，捕捉视觉细节，生成与画面同步的高保真音频。目前，ThinkSound的代码和模型已在Github、HuggingFace、魔搭社区开源，开发者可免费下载和体验。 🤔 思维链推理让ThinkSound可以模仿人类音效师的多阶段创作流程，实现对视觉事件与相应声音之间深度关联的精准建模，例如先分析视觉动态、再推断声学属性，最后按照时间顺序合成与环境相符的音效。不仅如此，我们还构建了首个带思维链标注的音频数据集AudioCoT，该数据集融合了2531.8小时的多源异构数据，让模型在音频生成与编辑任务时做到“知其然、知其所以然”。 🚀 在开源的VGGSound测试集上，ThinkSound的核心指标相比MMAudio、V2A-Mappe、V-AURA等现有主流方法均实现了15%以上的提升。例如，在openl3空间中Fréchet 距离（FD）上，ThinkSound 相比 MMAudio的43.26 降至34.56（越低越好），接近真实音频分布的相似度提高了20%以上；在代表模型对声音事件类别和特征判别精准度的KLPaSST 和 KLPaNNs两项指标上分别取得了1.52和1.32的成绩，均为同类模型最佳。

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