ACM MM 2026 | 视频的声音，不只自动生成，还能按意图控制

〓 图1：ControlFoley 多模态可控视频音效生成。

视频有了声音，为什么还不够？

无声视频、实拍空镜、短剧动画、AI 生成视频和游戏广告都可能遇到同一个问题：画面已经有了，但声音仍卡在最后一步。要么没有收音，要么现场收音不可用，要么自动配出的音效和创作意图差一截。

多数视频到音频模型只会根据画面推断声音，这已经能让视频“有声”，但在真实创作里，用户更常问的是：如果我不想要这个声音，能不能告诉模型换一种？

ControlFoley 关注的正是这一步。它不是只把画面翻译成声音，而是把视频动作、文本提示和参考音频都变成可使用的控制条件，让生成音效既跟得上画面，又能贴近创作者想要的声音内容和风格。

不只自动补音，还能按意图控制声音

• 无声或收音不理想的视频：根据动作和画面事件补出同步的碰撞声、运动声和环境声。

• AI 视频、漫剧和动画：为奔跑、打斗、魔法、转场等画面生成更贴合的场景音效。

• 游戏和广告创意：用文本提示指定声音语义，或用参考音频迁移音色和风格。

〓 图2：ControlFoley 同时支持基础生成与多模态可控生成。

〓 表1：ControlFoley 将视频、文本和参考音频拆成不同控制角色。

多模态控制核心：让视频负责时间，让条件负责意图

在多模态控制视频音效生成中，最难的不是简单拼接条件，而是让不同条件各司其职。视频应该主要约束动作节奏和发声时刻；文本应该补充或改写声音语义；参考音频应该提供音色和质感，而不是把自己的时间节奏也复制过去。

ControlFoley 在统一框架中覆盖多种使用方式：既可以只根据视频生成同步音效，也可以加入文本提示细化声音语义、在文本与画面冲突时按提示词改写声音，或借助参考音频迁移音色与质感；此外还支持脱离视频、直接通过文本生成音效。

围绕这些能力，模型采用三项关键设计：联合视觉编码增强视觉语义与时序表征，并缓解文本控制中的文本视频语义冲突；参考音频解耦保留音色、质感等有效控制信息，同时抑制不应复制的时间结构；统一生成与鲁棒训练则用于兼容不同模态组合和多类任务。

换句话说，ControlFoley 让视频负责描述发生了什么以及何时发声，让文本提示或参考音频负责定义声音内容与风格，再在生成阶段将这些信息对齐起来。

〓 图3：ControlFoley 多任务统一生成架构。

具体而言，ControlFoley 围绕三类相互并列的关键问题展开设计：一是增强视频特征的视觉语义与时序信息，并缓解文本控制生成中的模态冲突；二是解耦参考音频中的有效控制信息与不应迁移的时间结构；三是提升多模态控制任务之间的兼容性，使不同条件组合能够由同一模型稳定处理。

第一项是联合视觉编码与视文冲突处理。CLIP 提取与文本语义对齐的视觉信息，团队自研的时空音视频编码器 CAV-MAE-ST 强调动作变化和音画时序关系；二者共同增强视觉语义与时序表征。

针对文本控制生成中的视文语义冲突，模型进一步抑制视觉条件对文本指令的过度主导，使声音既贴合画面时序，也能按照文本意图改变语义。

第二项是参考音频有效信息与无关信息解耦。参考音频经过时间-音色解耦处理：模型保留音色、质感等有效控制信息，同时抑制节奏、发生时刻等不应复制的时间结构，避免把参考片段的事件节奏直接照搬到结果中。

第三项是多模态任务的统一生成与兼容训练。视频、文本和音色条件进入多模态 Transformer，并通过随机模态丢弃和 REPA 表征对齐共同训练，使同一套模型兼容基础视频配音、文本辅助、文本控制、参考音频控制和纯文本音效生成，在多种任务组合中均保持稳定。

性能评估：既要听从控制，也要保持同步

对创作者来说，可控并不意味着牺牲同步。如果文本要求“雷击声”，声音仍要跟随画面动作出现；如果参考音频提供“金属撞击”的质感，输出也不能直接照搬参考音频的撞击节奏。

ControlFoley 的结果评估也围绕这几类体验展开：声音是否符合语义、是否贴合画面、是否和动作同步，以及音频质量是否稳定。

其中，CLAP 相关指标用于衡量音频与文本描述之间的语义匹配；DeSync 关注音画时间偏移，数值越低说明同步越好；IS 侧重生成音频质量。

参考音频控制任务还额外比较音色相似度，用来观察模型是否能迁移参考声音的质感，而不是简单复制参考片段。

在基础视频配音评测中，ControlFoley 在 VGGSound-Test、Kling-Audio-Eval 和 MovieGen-Audio-Bench 三个测试集上，相对最佳开源基线同时提升语义对齐、音画同步和音频质量。

进一步看可控任务，它的优势在于同时保持“可控性”和“同步性”：当文本和视频出现冲突时，模型仍能更稳定地跟随文本意图；使用参考音频时，则能迁移声音风格，同时避免把参考音频的时间节奏照搬到输出里。

〓 图4：基础视频配音性能。ControlFoley 在三个评测集上，相对最佳开源基线同时提升语义对齐、音画同步和音频质量。

〓 图5：文本控制视频配音性能。随着文本与视频冲突增强，ControlFoley 仍保持更强的文本-音频对齐，并减少视频对声音语义的主导。

〓 图6：参考音频控制视频配音性能。参考音频可以迁移声音风格，同时保持生成音频与视频动作同步。

开源与体验：从在线试用到本地部署

ControlFoley 已被 ACM MM 2026 接收，论文、代码和模型权重均已开放。针对不同用户和使用场景，项目提供了多种体验与部署方式：

• 零部署在线体验：通过项目主页的在线 Demo 或 Hugging Face Space，直接上传视频并尝试文本、参考音频等控制方式；

• 创作者工作流：通过官方 ComfyUI 节点和全任务工作流，在可视化界面中完成视频配音、文本控制、参考音频控制和文本生成音频；

• 智能体快捷调用：通过 Skill 将 ControlFoley 接入智能体工作流；

• 开发者本地部署：使用 GitHub 与 Hugging Face 上的官方 Python 实现，或通过社区 audio.cpp 集成使用原生 C++ 推理和 GGUF 模型。

这些入口覆盖了从快速体验、可视化创作到研究复现和本地部署的不同需求，用户可以根据设备条件和使用习惯选择合适方式。

〓 图7：ControlFoley 官方 ComfyUI 工作流示例。

GitHub Repo：

https://github.com/xiaomi-research/controlfoley

项目主页：

https://yjx-research.github.io/ControlFoley_web_page/

技术报告：

https://arxiv.org/abs/2604.15086

ComfyUI Registry：

https://registry.comfy.org/publishers/yjx-research/nodes/ComfyUI-ControlFoley

Hugging Face Model：

https://huggingface.co/YJX-Xiaomi/ControlFoley

Hugging Face Space：

https://huggingface.co/spaces/YJX-Xiaomi/controlfoley

ControlFoley GGUF：

https://huggingface.co/audio-cpp/audio.cpp-gguf/tree/main/ControlFoley-GGUF

媒体素材来源说明：音频来自 Pixabay；视频来自 VGGSound、Pexels 和即梦生成内容。

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