产品库

生成高保真音乐的文本到音频模型

MusicLM是一个模型，可以根据文本描述生成高保真音乐。它可以生成24kHz的音频，音乐风格和文本描述一致，并支持根据旋律进行条件生成。通过使用MusicCaps数据集，模型在音频质量和与文本描述的一致性方面优于之前的系统。MusicLM可以应用于不同的场景，如生成音乐片段、根据画作描述生成音乐等。

使用AI技术创作个性化音乐

免费AI歌曲生成器是一个在线工具，使用人工智能技术根据用户输入创作个性化歌曲。它结合旋律、和声和节奏，创造完整的歌曲。产品背景信息显示，该工具受到全球超过25,000名音乐家、内容创作者和音乐爱好者的信任。它提供免费、无需订阅的音乐创作服务，支持多种音乐风格，并允许用户商业使用生成的歌曲。

快速为视频添加自定义音乐和旁白

Aimi Sync是一个在线应用，允许用户轻松地将定制化、生成性音乐同步到视频中。音乐100%版权清晰且免版税。产品的主要优点包括自动化音乐配乐、创意控制、多样化的音乐类型和多种语言及声音的旁白生成，使得内容能够触及更广泛的受众。Aimi Sync的背景信息显示，它旨在简化视频制作流程，提高效率，同时确保音乐和旁白的版权问题得到妥善处理。产品目前提供免费试用。

高保真文本引导的音乐生成与编辑模型

MelodyFlow是一个基于文本控制的高保真音乐生成和编辑模型，它使用连续潜在表示序列，避免了离散表示的信息丢失问题。该模型基于扩散变换器架构，经过流匹配目标训练，能够生成和编辑多样化的高质量立体声样本，且具有文本描述的简单性。MelodyFlow还探索了一种新的正则化潜在反转方法，用于零样本测试时的文本引导编辑，并展示了其在多种音乐编辑提示中的优越性能。该模型在客观和主观指标上进行了评估，证明了其在标准文本到音乐基准测试中的质量与效率上与评估基线相当，并且在音乐编辑方面超越了以往的最先进技术。

高效并行音频生成技术

SoundStorm是由Google Research开发的一种音频生成技术，它通过并行生成音频令牌来大幅减少音频合成的时间。这项技术能够生成高质量、与语音和声学条件一致性高的音频，并且可以与文本到语义模型结合，控制说话内容、说话者声音和说话轮次，实现长文本的语音合成和自然对话的生成。SoundStorm的重要性在于它解决了传统自回归音频生成模型在处理长序列时推理速度慢的问题，提高了音频生成的效率和质量。

一站式在线音频工具

Audio Muse是一个提供一站式在线音频处理需求的平台，它拥有全面的音频工具集合，用户可以轻松使用。该产品以其易用性、多功能性和AI音乐创作功能而受到音乐爱好者和创作者的欢迎。它支持用户在线创建独特的背景音乐，选择不同的音乐风格、主题和情绪，利用人工智能技术生成无限音乐。产品背景信息显示，已有1.4K音乐爱好者在此汇聚，1K创作者在此生成了超过1.5K的音乐曲目。

视频到音乐生成框架，实现音视频内容的语义对齐和节奏同步。

MuVi是一个创新的框架，它通过分析视频内容提取与上下文和时间相关的特征，生成与视频情绪、主题、节奏和节奏相匹配的音乐。该框架引入了对比性音乐-视觉预训练方案，确保音乐短语的周期性同步，并展示了基于流匹配的音乐生成器具有上下文学习能力，允许控制生成音乐的风格和类型。MuVi在音频质量和时间同步方面展现出优越的性能，为音视频内容的融合和沉浸式体验提供了新的解决方案。

统一文本、音乐和动作生成模型

UniMuMo是一个多模态模型，能够将任意文本、音乐和动作数据作为输入条件，生成跨所有三种模态的输出。该模型通过将音乐、动作和文本转换为基于令牌的表示，通过统一的编码器-解码器转换器架构桥接这些模态。它通过微调现有的单模态预训练模型，显著降低了计算需求。UniMuMo在音乐、动作和文本模态的所有单向生成基准测试中都取得了有竞争力的结果。

开源的音乐生成模型

QA-MDT是一个开源的音乐生成模型，集成了最先进的模型用于音乐生成。它基于多个开源项目，如AudioLDM、PixArt-alpha、MDT、AudioMAE和Open-Sora等。QA-MDT模型通过使用不同的训练策略，能够生成高质量的音乐。此模型特别适合对音乐生成有兴趣的研究人员和开发者使用。

利用AI创作音乐

OpenMusic是一个基于人工智能的音乐创作模型，它利用深度学习技术，能够根据用户输入的指令或音乐片段生成新的音乐作品。这个模型在音乐制作和创作领域具有革命性的意义，因为它降低了创作音乐的门槛，让没有音乐背景的人也能创作出动听的音乐。

高效生成高质量文本到音频模型

EzAudio是一个先进的文本到音频(T2A)生成模型，它能够从文本提示中创建高质量的音频。它为开源T2A模型设定了新的标准，提供快速、高效和逼真的声音效果生成。

音乐生成系统，支持多语言声乐生成和音乐编辑。

Seed-Music 是一个音乐生成系统，它通过统一的框架支持生成具有表现力的多语言声乐音乐，允许精确到音符级别的调整，并提供将用户自己的声音融入音乐创作的能力。该系统采用先进的语言模型和扩散模型，为音乐家提供多样化的创作工具，满足不同音乐制作需求。

为狗狗定制放松音乐的AI工具

DogMusic AI是一款利用先进AI技术为宠物狗定制放松音乐的工具。它通过分析狗狗的喜好，快速生成个性化的音乐，帮助狗狗保持平静和快乐。产品背景信息显示，有185名用户正在使用DogMusic AI，且目前所有计划对前60名顾客提供40%的折扣。

使用文本生成音乐的模型

FluxMusic是一个基于PyTorch实现的文本到音乐生成模型，它通过扩散式修正流变换器探索了一种简单的文本到音乐生成方法。这个模型可以生成根据文本提示的音乐片段，具有创新性和高度的技术复杂性。它代表了音乐生成领域的前沿技术，为音乐创作提供了新的可能。

音乐与情绪同步的智能应用

FaceTune.ai是一款结合了面部情绪识别技术和个性化音乐体验的智能应用。它通过实时分析用户的面部表情，生成或推荐符合用户情绪的音乐，提供沉浸式的音乐体验。产品背景信息显示，该应用正在开发中，包括面部情绪识别、游戏化元素、个性化音乐体验、音乐API集成等功能，旨在通过技术提升用户的音乐享受。

一种用于图像生成的模型。

IPAdapter-Instruct是Unity Technologies开发的一种图像生成模型，它通过在transformer模型上增加额外的文本嵌入条件，使得单一模型能够高效地执行多种图像生成任务。该模型主要优点在于能够通过'Instruct'提示，在同一工作流中灵活地切换不同的条件解释，例如风格转换、对象提取等，同时保持与特定任务模型相比的最小质量损失。

音乐生成模型，通过控制网络进行微调。

Stable Audio ControlNet 是一个基于 Stable Audio Open 的音乐生成模型，通过 DiT ControlNet 进行微调，能够在具有 16GB VRAM 的 GPU 上使用，支持音频控制。此模型仍在开发中，但已经能够实现音乐的生成和控制，具有重要的技术意义和应用前景。

高度逼真的多语言文本到音频生成模型

Bark是由Suno开发的基于Transformer的文本到音频模型，能够生成逼真的多语言语音以及其他类型的音频，如音乐、背景噪声和简单音效。它还支持生成非语言交流，例如笑声、叹息和哭泣声。Bark支持研究社区，提供预训练模型检查点，适用于推理并可用于商业用途。

基于Transformer的文本到音乐生成模型

MusiConGen是一个基于Transformer的文本到音乐生成模型，它通过时间条件增强对节奏和和弦的控制。该模型从预训练的MusicGen-melody框架中微调而来。它使用符号表示的和弦和节奏控制，并结合五种不同风格的文本描述来生成样本。生成样本的和弦通过BTC和弦识别模型进行估计，如论文中所述。

从文本提示生成立体声音频

Stable Audio Open 是一个能够从文本提示生成长达47秒的立体声音频的技术。它包含三个主要组件：一个将波形压缩到可管理序列长度的自编码器、一个基于T5的文本嵌入用于文本条件、以及一个在自编码器的潜在空间中操作的基于变换的扩散（DiT）模型。该技术在生成音频方面表现出色，能够根据文本提示生成各种类型的音频，如打击乐、电子音乐、自然声音等。

多模态和多任务模型训练框架

4M是一个用于训练多模态和多任务模型的框架，能够处理多种视觉任务，并且能够进行多模态条件生成。该模型通过实验分析展示了其在视觉任务上的通用性和可扩展性，为多模态学习在视觉和其他领域的进一步探索奠定了基础。

音乐生成模型，结合文本和音频条件进行控制。

JASCO是一个结合了符号和基于音频的条件的文本到音乐生成模型，它能够根据全局文本描述和细粒度的局部控制生成高质量的音乐样本。JASCO基于流匹配建模范式和一种新颖的条件方法，允许音乐生成同时受到局部（例如和弦）和全局（文本描述）的控制。通过信息瓶颈层和时间模糊来提取与特定控制相关的信息，允许在同一个文本到音乐模型中结合符号和基于音频的条件。

2024年顶级AI工具目录

Woy.ai是一个AI工具目录，提供2024年最新的AI工具列表。它为技术爱好者、开发者和企业提供了一个平台，以发现和利用人工智能的最新进展。

高效的文本到音频生成模型，具有潜在一致性。

AudioLCM是一个基于PyTorch实现的文本到音频生成模型，它通过潜在一致性模型来生成高质量且高效的音频。该模型由Huadai Liu等人开发，提供了开源的实现和预训练模型。它能够将文本描述转化为接近真实的音频，具有重要的应用价值，尤其是在语音合成、音频制作等领域。

基于文本提示生成可变长度立体声音频的AI模型。

Stable Audio Open 1.0是一个利用自编码器、基于T5的文本嵌入和基于变压器的扩散模型来生成长达47秒的立体声音频的AI模型。它通过文本提示生成音乐和音频，支持研究和实验，以探索生成性AI模型的当前能力。该模型在Freesound和Free Music Archive (FMA)的数据集上进行训练，确保了数据的多样性和版权合法性。

基于扩散模型的文本到音频生成技术

Make-An-Audio 2是一种基于扩散模型的文本到音频生成技术，由浙江大学、字节跳动和香港中文大学的研究人员共同开发。该技术通过使用预训练的大型语言模型(LLMs)解析文本，优化了语义对齐和时间一致性，提高了生成音频的质量。它还设计了基于前馈Transformer的扩散去噪器，以改善变长音频生成的性能，并增强时间信息的提取。此外，通过使用LLMs将大量音频标签数据转换为音频文本数据集，解决了时间数据稀缺的问题。

使用AI生成音乐的应用

Zona是一款使用人工智能生成音乐的应用。它可以将你的想法转化为音乐，无需任何音乐经验。通过Zona，你可以轻松创建属于自己的歌曲，并将其分享给世界。它打破了音乐创作的障碍，让你的音乐梦想变为现实。

将文字转化为音乐的第一款AI音乐生成平台

HeyMusic.AI是一款基于AI算法的生成音乐平台，可以根据用户提供的歌词创作音乐。它可以在几秒钟内根据用户的提示创建定制的AI音乐，让用户轻松释放创造力。HeyMusic.AI提供了比Suno AI和Udio更好的生成AI音乐的功能。

使用API调用suno.ai的音乐生成AI，并轻松集成到GPT等代理中。

suno-api是一个开源项目，旨在通过API调用suno.ai的音乐生成AI，允许用户轻松地将音乐生成功能集成到各种AI代理中，如GPT。该项目具有开放源代码许可证，便于自由集成和修改，支持自定义模式，允许用户设置歌词、音乐风格、标题等，并且可以一键部署到Vercel。

免费下载由Suno AI生成的音乐

Suno AI Download是一个免费的工具，允许用户下载由Suno AI生成的音乐。这项技术的重要性在于它为音乐爱好者提供了一个便捷的方式来获取他们喜欢的音乐作品，同时也支持了AI音乐创作的发展。Suno AI Download的背景是随着AI技术在音乐创作领域的应用日益广泛，它使得音乐的创作和分发变得更加高效和个性化。产品定位为免费工具，旨在促进音乐的分享和AI音乐的普及。