本研究提出AlignDiT模型，解决多模态语音生成问题，能够从文本、视频和音频合成高质量语音，提高可懂性和同步性。

本研究提出了TARO框架，通过时间步自适应表示对齐和起始感知条件，显著提升视频到音频合成的质量和同步性。实验结果表明，TARO在音频质量和同步精度上优于现有方法，展现出卓越性能。

本研究提出MultiFoley模型，旨在解决视频音效生成中的艺术性与真实来源差异问题。该模型能够从静音视频和文本提示中生成高质量音效，显著提高音效的同步性和质量。

本研究探讨视频到音频生成技术，提出了多种模型和方法，如OneShotA2V和T2AV，强调生成质量和同步性。通过音频引导视觉动画，建立了AVSync15基准，展示了模型在音频同步生成任务中的优越性能，为更真实的视听生成模型奠定了基础。

本文介绍了一种基于手势模板和语音音频的手势序列生成方法，使用嘴唇同步误差来评估模型的同步能力。该方法在保真度和同步性方面表现良好。