ThinkSound AI

Características principales

• Generación de audio a partir de vídeo con IA Chain-of-Thought
• Proceso de tres etapas: generación de foley básico, refinamiento de objetos y edición en lenguaje natural
• Tecnología AudioCoT con anotaciones de razonamiento estructuradas para una conversión semánticamente coherente
• Refinamiento interactivo mediante instrucciones sencillas en lenguaje natural
• Plataforma de código abierto con modelos y conjuntos de datos disponibles en Hugging Face y GitHub

Cómo funciona

1. Analiza el contenido visual mediante comprensión multimodal.
2. Descompone el vídeo en elementos de audio e identifica objetos, acciones y sonidos ambientales.
3. Genera el audio en tres etapas: foley básico, refinamiento centrado en objetos y edición en lenguaje natural.
4. Permite controlar cada elemento de audio con instrucciones en lenguaje natural.

Usuarios objetivo

Está dirigido a investigadores, desarrolladores, creadores y organizaciones que necesitan implementaciones personalizadas de vídeo a audio.

Ventajas

• Primer framework de vídeo a audio basado en razonamiento Chain-of-Thought.
• Comprende el contexto visual y genera paisajes sonoros semánticamente coherentes.
• Admite más de 20 idiomas y audio de calidad 44,1 kHz.

Planes de precios

• Acceso para investigación (gratis): acceso de investigación, ejemplos de generación, conjunto de datos AudioCoT, repositorio de GitHub y soporte comunitario, solo para uso investigador.
• Acceso para desarrolladores (próximamente): API, funciones avanzadas de Chain-of-Thought, generación personalizada, procesamiento prioritario, soporte para desarrolladores, licencia comercial, ajuste de modelos y guías de integración.
• Empresa (consultar precio): implementación personalizada, personalización avanzada, soluciones de marca blanca, instancia dedicada, soporte 24/7, analítica, colaboración de equipos y SLA empresarial.

Preguntas frecuentes

Actualmente se encuentra en fase de investigación. Los modelos, el conjunto de datos AudioCoT y los ejemplos están disponibles en Hugging Face y GitHub. La API comercial llegará próximamente.