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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。
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。
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。
利用人工智能技术的音乐生成工具,简化音乐创作过程。
AI Jukebox是一个基于人工智能技术的音乐生成平台,通过Hugging Face提供服务。它允许用户输入提示词来生成特定风格的音乐,无需专业音乐背景即可创作音乐,鼓励人机合作,探索新的音乐创作方式,并为音乐爱好者提供灵感和创作工具。AI Jukebox易于访问和使用,降低了音乐创作的门槛,为用户提供广阔的音乐创作可能性。
音乐生成工具,助力音乐制作人
musicgen-songstarter-v0.2是一个针对音乐制作人设计的音频生成模型,专门用于生成有用的旋律循环。该模型在Splice样本库中的旋律循环数据集上进行了微调,能够生成立体声音频,音频频率为32kHz。与v0.1版本相比,v0.2版本使用了三倍的独特样本,并且模型大小从中等提升到了大型。
AI图像、视频、音乐生成工具
ApolloAI是一款人工智能平台,提供AI图像、视频、音乐、语音合成等功能。用户可以通过文本或图片输入生成多种类型的内容,具备商业使用权。定价灵活,提供订阅和一次性购买两种模式。
AI音乐生成大模型
基于昆仑万维「天工3.0」超级大模型打造的AI音乐生成大模型「天工SkyMusic」,支持高质量AI音乐生成、人声合成、歌词段落控制、多种音乐风格和音乐智能表达等功能。目前开放免费邀测,助力用户更好地创作音乐,表达情感。
基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。
SunoAPI 是一个基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。它支持生成歌曲、歌词等功能,并带有内置的令牌维护和保持活跃功能,让您无需担心令牌过期。SunoAPI 采用全异步设计,运行速度快,适合后续扩展。用户可以轻松使用 API 生成各种音乐内容。
集成音乐能力的开源LLM
ChatMusician是一个开源的大型语言模型(LLM),它通过持续的预训练和微调,集成了音乐能力。该模型基于文本兼容的音乐表示法(ABC记谱法),将音乐视为第二语言。ChatMusician能够在不依赖外部多模态神经结构或分词器的情况下,理解和生成音乐。
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