ThinkSound
🌐 English | 简体中文 | 繁體中文 | Español | Français | 日本語
Если вы считаете этот проект полезным,
звезда ⭐ на GitHub будет очень признательна!
Структура репозитория
В этом репозитории ThinkSound на GitHub размещены два связанных проекта на отдельных ветках:
| Ветка | Проект | Документация |
|--------|---------|----------------|
| master | ThinkSound (NeurIPS 2025) — унифицированная генерация Any2Audio с сопоставлением потоков, управляемым рассуждением CoT | Этот файл: README.md |
| prismaudio | PrismAudio — последующая работа (ICLR 2026) по преобразованию видео в аудио с многомерным CoT-RL | README.md на ветке prismaudio |
Для ThinkSound используйте ветку master (этот README). Для PrismAudio переключитесь на prismaudio и следуйте README.md там.
ThinkSound — это унифицированный фреймворк генерации Any2Audio с сопоставлением потоков, управляемым рассуждением Chain-of-Thought (CoT).
Реализация на PyTorch для мультимодальной генерации и редактирования аудио: генерируйте или редактируйте звук по видео, тексту и аудио, используя пошаговое рассуждение на базе мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs).
📰 Новости
- 2026.03.24 🔥 PrismAudio выпущен в этом же репозитории на ветке
prismaudio— смотритеREADME.mdтам для установки и моделей. - 2026.01.26 🎉 PrismAudio принят на ICLR 2026 Main Conference (код/документация на
prismaudio). - 2025.11.25 🔥 Онлайн-демо PrismAudio запущено.
- 2025.11.25 🔥 Статья по PrismAudio на arXiv — многомерный CoT-RL для преобразования видео в аудио.
- 2025.09.19 🎉 ThinkSound принят на NeurIPS 2025 Main Conference!
- 2025.09.01 Наш датасет AudioCoT теперь с открытым исходным кодом и доступен на Hugging Face!
- 2025.07.17 🧠 Доступно дообучение: код для обучения и дообучения теперь в открытом доступе, с подробной инструкцией для быстрой настройки и расширения ThinkSound под ваши данные.
- 2025.07.15 📦 Упрощённая установка и использование: зависимости на PyPI для быстрой настройки на разных платформах; Windows
.bat-скрипты автоматизируют создание окружения и запуск сценариев. - 2025.07.08 🔧 Крупное обновление: модель облегчена и оптимизирована по памяти и использованию GPU, теперь поддерживает масштабную генерацию аудио!
- 2025.07.01 Онлайн-демо на Hugging Face Spaces и ModelScope для интерактивного опыта!
- 2025.07.01 Выпущены скрипты для инференса и веб-интерфейс;
- 2025.06 Статья по ThinkSound опубликована на arXiv!
- 2025.06 Онлайн-демо запущено — попробуйте прямо сейчас!
Продолжение: PrismAudio (тот же репозиторий, ветка prismaudio)
PrismAudio является преемником ThinkSound (ICLR 2026), разработан под новым названием, но хранится в этом репозитории в ветке prismaudio. Инструкции по установке, контрольные точки и цитирование находятся в файле README.md на этой ветке.
👉 git checkout prismaudio или откройте ветку на GitHub.
🚀 Возможности
- Any2Audio: Генерация аудио из любых модальностей — видео, текста, аудио или их комбинаций.
- Video-to-Audio SOTA: Достигает передовых результатов на нескольких V2A-бенчмарках.
- CoT-Driven Reasoning: Многошаговое рассуждение для композиционной и управляемой генерации аудио с помощью MLLM.
- Интерактивное объектно-ориентированное редактирование: Улучшение или редактирование конкретных звуковых событий по клику на визуальные объекты или с использованием текстовых инструкций.
- Единая структура: Одна базовая модель поддерживает генерацию, редактирование и интерактивный рабочий процесс.
✨ Обзор метода
ThinkSound разбивает генерацию и редактирование аудио на три интерактивные стадии, все они управляются многошаговым рассуждением (CoT) на базе MLLM:
- Генерация звукового фона: Создание базовых, семантически и временно согласованных звуковых пейзажей из видео.
- Объектно-ориентированное уточнение: Улучшение или добавление звуков для выбранных пользователем объектов через клики или выделение областей на видео.
- Целенаправленное аудио-редактирование: Изменение сгенерированного аудио с помощью высокоуровневых инструкций на естественном языке.
⚡ Быстрый старт
Подготовка среды:
# ThinkSound code: branch master. PrismAudio: clone with -b prismaudio (see README.md on that branch).
git clone -b master https://github.com/liuhuadai/ThinkSound.git
cd ThinkSound
conda create -n thinksound python=3.10
conda activate thinksound
pip install thinksound
conda install -y -c conda-forge 'ffmpeg<7'
Download pretrained weights https://huggingface.co/liuhuadai/ThinkSound to Directory ckpts/
model weights can be also downloaded from https://www.modelscope.cn/models/iic/ThinkSound
git lfs install
git clone https://huggingface.co/liuhuadai/ThinkSound ckpts
To improve inference and training speed, you may optionally install a FlashAttention backend compatible with your system and PyTorch version.
✅ Совет для Windows:
Пользователи Windows могут просто запустить setup_windows.bat (или дважды щелкнуть по нему), чтобы автоматически создать среду conda, установить все зависимости (включая FFmpeg) и загрузить предобученную модель — никакой ручной настройки не требуется.
Перед запуском скрипта убедитесь, чтоcondaиgitустановлены и доступны в переменной PATH вашей системы.
▶️ Запуск демо
#### Linux/macOS
chmod +x scripts/demo.sh
./scripts/demo.sh [use-half]
#### WindowsВместо этого вы можете использовать предоставленный скрипт .bat:
.\scripts\demo.bat [use-half]
Примечание:: Путь к одному видео[use-half](необязательно): Добавьте use-half в конце для включения извлечения признаков в половинной точности.
📦 Пакетный вывод
#### Linux/macOS
chmod +x scripts/eval_batch.sh
./scripts/eval_batch.sh [use-half]
#### WindowsИспользуйте эквивалентный скрипт .bat:
.\scripts\eval_batch.bat [use-half]
Примечание:: Путь к корневому каталогу, содержащему все .mp4 видео для обработки (все видео должны быть одинаковой длительности).: CSV-файл с текстовыми подсказками для каждого видео (см. формат вdemo_test.csv).(необязательно): Путь для сохранения сгенерированного аудио. По умолчаниюresults/features.[use-half](необязательно): Добавьте use-half в конце для включения извлечения признаков в половинной точности.
Использование веб-интерфейса
Для интерактивной работы запустите веб-интерфейс Gradio:
python app.py
🏋️ Обучение модели
См. Training.md
📄 Лицензия
Этот проект распространяется по лицензии Apache 2.0.
Примечание:
Код, модели и датасет предназначены только для исследовательских и образовательных целей.
Коммерческое использование НЕ разрешено.
Для получения коммерческой лицензии свяжитесь с авторами.
📦 Сторонние компоненты
- Stable Audio Open VAE (от Stability AI):
- 📘 Весь остальной код и модели распространяются по лицензии Apache 2.0.
Благодарности
Большое спасибо:
- stable-audio-tools (от Stability AI):
- MMAudio:
📖 Цитирование
Если наш проект оказался полезен для ваших исследований или работы, пожалуйста, цитируйте нашу статью:
@misc{liu2025thinksoundchainofthoughtreasoningmultimodal,
title={ThinkSound: Chain-of-Thought Reasoning in Multimodal Large Language Models for Audio Generation and Editing},
author={Huadai Liu and Jialei Wang and Kaicheng Luo and Wen Wang and Qian Chen and Zhou Zhao and Wei Xue},
year={2025},
eprint={2506.21448},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={eess.AS},
url={https://arxiv.org/abs/2506.21448},
}
@misc{liu2025prismaudiodecomposedchainofthoughtsmultidimensional,
title={PrismAudio: Decomposed Chain-of-Thoughts and Multi-dimensional Rewards for Video-to-Audio Generation},
author={Huadai Liu and Kaicheng Luo and Wen Wang and Qian Chen and Peiwen Sun and Rongjie Huang and Xiangang Li and Jieping Ye and Wei Xue},
year={2025},
eprint={2511.18833},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.SD},
url={https://arxiv.org/abs/2511.18833},
}📬 Contact
✨ Feel free to open an issue or contact us via email (liuhuadai@zju.edu.cn) if you have any questions or suggestions!
--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-04-20 ---