新浪科技讯 11月27日下午消息，巨人网络AI Lab与清华大学SATLab、西北工业大学联合推出三项音视频领域的多模态生成技术成果，相关研究成果将陆续在GitHub、HuggingFace等平台开源。

　　本次发布的三项研究成果——音乐驱动的视频生成模型YingVideo-MV、零样本歌声转换模型YingMusic-SVC与歌声合成模型YingMusic-Singer，展现了团队在音视频多模态生成技术上的最新成果。

　　据悉，YingVideo-MV模型实现“一段音乐加一张人物图像”即可生成一个音乐视频片段。该模型能够对音乐进行节奏、情绪与内容结构的多模态分析，从而使镜头运动与音乐的高度同步，具备推、拉、摇、移等镜头语言，并通过长时序一致性机制，有效缓解了长视频中常见的人物“畸变”与“跳帧”现象。

　　在音频领域，YingMusic-SVC主打“真实歌曲可用”的零样本歌声转换能力。它通过针对真实音乐场景的全面优化，有效抑制了伴奏、和声与混响对歌声转换的干扰，显著降低了破音与高音失真的风险，为高质量的音乐再创作提供了稳定的技术支撑。

　　而YingMusic-Singer歌声合成模型则支持在给定旋律下输入任意歌词，即可生成发音清晰、旋律稳定的自然歌声。该模型的主要特点在于能够灵活适应不同长度的歌词，并支持零样本音色克隆，提升了AI演唱在创作过程中的灵活度与实用性，降低音乐创作的门槛。