Miro, levée de fonds de 59,1 milliards... Ajoute des sons de batterie aux vidéos muettes avec l'IA

Source : TokenPost Titre Original : 미렐로, 591억 투자 유치…AI로 음소거 영상에 드럼 소리 입힌다 Lien Original : Une startup allemande d’IA de génération audio, Mirelo(Mirelo), a récemment levé 41 millions de dollars(environ 59,1 milliards de won) lors d’une levée de fonds en phase de démarrage, attirant l’attention. Index Ventures et Andreessen Horowitz ont co-dirigé la levée, avec le soutien financier d’Atlantic Ventures et TriplePoint Capital.

Mirelo se concentre sur la génération audio adaptée aux vidéos, et son modèle principal, ‘SFX 1.5’, a réussi à reconnaître une scène de batterie dans une vidéo muette et à générer un son précis de batterie comme s’il s’agissait d’une véritable performance. Selon l’évaluation de juges externes indépendants, ce modèle affiche des performances nettement supérieures aux modèles commerciaux existants de génération audio. En particulier, il se distingue par sa capacité à réduire les bruits indésirables et à synchroniser précisément le son avec des vidéos en mouvement rapide, offrant un avantage concurrentiel.

Ce modèle est disponible via l’application ‘Mirelo Studio’, accessible aussi bien par API que par des utilisateurs ordinaires. Les utilisateurs peuvent générer différentes versions audio à partir de prompts textuels, puis sélectionner la meilleure pour un editing supplémentaire. La plateforme est conçue pour permettre aux non-techniciens d’accéder facilement à la création audio par IA.

Fort de cet investissement, Mirelo a lancé le développement d’un modèle de nouvelle génération dépassant SFX 1.5. Le nouvel algorithme devrait renforcer la cohérence et la fluidité entre les sons, avec pour objectif une expansion vers la production de contenus de haute qualité tels que films et jeux vidéo.

L’entreprise utilise également un cluster haute performance basé sur les GPU Nvidia H100 et H200 pour entraîner ses modèles, ce cluster étant exploité via le système de traitement distribué Slurm(Slurm). Le cadre d’IA adopte PyTorch(PyTorch) de Meta, en exploitant activement la fonction FSDP(Fully Sharded Data Parallel), optimisée pour l’apprentissage distribué de grands modèles.

Actuellement, Mirelo recrute des chercheurs spécialisés en diffusion(diffusion) et en structures autoregressives(autoregressive). Notamment, la structure autoregressive inclut l’architecture Transformer, qui émerge comme une technologie clé non seulement pour les modèles linguistiques mais aussi pour l’IA audio, comme la génération musicale.

Avec ses fonds, Mirelo prévoit de renforcer ses équipes de recherche, de diversifier ses produits et d’accélérer son expansion sur le marché mondial, consolidant ainsi sa position de leader dans le domaine de l’IA de génération sonore.