需求人群:
"音乐创作者和音乐爱好者可以通过MusiConGen生成具有特定风格和节奏的音乐样本,从而在音乐创作和学习过程中获得灵感和辅助。"
使用场景示例:
音乐创作者使用MusiConGen生成具有特定和弦和节奏的蓝调音乐样本,用于创作新歌曲。
音乐教育者利用MusiConGen生成不同风格的音乐样本,帮助学生理解不同音乐类型的特点。
音乐爱好者通过MusiConGen生成具有特定节奏的摇滚音乐样本,用于个人娱乐或学习演奏。
产品特色:
支持文本描述生成音乐样本
使用符号表示的和弦和节奏控制
结合多种文本描述风格生成音乐
通过BTC和弦识别模型估计生成样本的和弦
提供不同音乐风格(如蓝调、爵士、摇滚、放克、重金属)的样本
支持比较不同微调方法的性能
使用教程:
1. 访问MusiConGen的演示页面。
2. 选择一个文本描述,描述你希望生成的音乐风格和特点。
3. MusiConGen将根据输入的文本描述生成音乐样本。
4. 通过BTC和弦识别模型查看生成样本的和弦。
5. 比较不同微调方法生成的音乐样本,了解其性能差异。
6. 根据需要,可以进一步调整文本描述或和弦控制参数,生成新的音乐样本。
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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。
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。
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。
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。
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。
深入理解Transformer模型的可视化工具
Transformer Explainer是一个致力于帮助用户深入理解Transformer模型的在线可视化工具。它通过图形化的方式展示了Transformer模型的各个组件,包括自注意力机制、前馈网络等,让用户能够直观地看到数据在模型中的流动和处理过程。该工具对于教育和研究领域具有重要意义,可以帮助学生和研究人员更好地理解自然语言处理领域的先进技术。
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。
大型视频语言模型,提供视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B-Base 是由 DAMO-NLP-SG 开发的大型视频语言模型,专注于视频内容的理解与生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面展现出卓越的性能,通过先进的空间时间建模和音频理解能力,为用户提供了一种新的视频内容分析工具。它基于 Transformer 架构,能够处理多模态数据,结合文本和视觉信息,生成准确且富有洞察力的输出。
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。
用于高质量高效3D重建和生成的大型高斯重建模型
GRM是一种大规模的重建模型,能够在0.1秒内从稀疏视图图像中恢复3D资产,并且在8秒内实现生成。它是一种前馈的基于Transformer的模型,能够高效地融合多视图信息将输入像素转换为像素对齐的高斯分布,这些高斯分布可以反投影成为表示场景的密集3D高斯分布集合。我们的Transformer架构和使用3D高斯分布的方式解锁了一种可扩展、高效的重建框架。大量实验结果证明了我们的方法在重建质量和效率方面优于其他替代方案。我们还展示了GRM在生成任务(如文本到3D和图像到3D)中的潜力,通过与现有的多视图扩散模型相结合。
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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