产品库

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。

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。

在线将文字转换为逼真的语音

AI Voice Lab免费 AI 文字转语音神器是一个利用最新的类GPT AI语音模型技术，提供超级逼真的配音结果，支持20+种语言和100+种声音，每天提供免费使用次数，适用于视频、音频制作等多种场景，提高内容吸引力。

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。

根据人类指令修复和编辑照片的框架

PromptFix是一个综合框架，能够使扩散模型遵循人类指令执行各种图像处理任务。该框架通过构建大规模的指令遵循数据集，提出了高频引导采样方法来控制去噪过程，并设计了辅助提示适配器，利用视觉语言模型增强文本提示，提高模型的任务泛化能力。PromptFix在多种图像处理任务中表现优于先前的方法，并在盲恢复和组合任务中展现出优越的零样本能力。

音频变声技术，转换声音同时保留原始表达和情感

Voice Changer是Cartesia推出的一款音频变声模型，它能够在转换音频声音的同时，保持原始音频的表达方式和情感。这项技术基于Cartesia在状态空间模型（SSM）架构上的开创性工作，能够以惊人的质量处理和生成高分辨率的声音。Voice Changer的主要优点包括自然语音保留、精确控制交付、多样化的使用场景以及与Sonic声音生成技术的结合使用。

革命性的AI模型，以设计语言思考，引领图像生成新标准。

Recraft V3是Recraft公司推出的最新AI模型，它在图像生成领域树立了新的质量标准，超越了所有竞争对手，并在Hugging Face的Text-to-Image Benchmark中证明了这一点。Recraft V3在文本生成方面取得了显著进步，并推出了多项新功能，如在图像中指定文本大小和位置、精确的风格控制、改进的修复和新的扩展功能。Recraft V3不仅在桌面应用Canvas和移动应用(iOS和Android)上可用，还通过API提供服务。Recraft V3的主要优点包括文本生成质量、解剖学准确性、提示理解能力和高审美价值。它是全球唯一能够生成包含长文本的图像的模型，而不仅仅是一两个词。

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。

掌握开放世界交互的视觉-时间上下文提示模型

ROCKET-1是一个视觉-语言模型(VLMs)，专门针对开放世界环境中的具身决策制定而设计。该模型通过视觉-时间上下文提示协议，将VLMs与策略模型之间的通信连接起来，利用来自过去和当前观察的对象分割来指导策略-环境交互。ROCKET-1通过这种方式，能够解锁VLMs的视觉-语言推理能力，使其能够解决复杂的创造性任务，尤其是在空间理解方面。ROCKET-1在Minecraft中的实验表明，该方法使代理能够完成以前无法实现的任务，突出了视觉-时间上下文提示在具身决策制定中的有效性。

利用AI技术分离音乐/视频中的人声和伴奏

易我人声分离是一款在线工具，它使用人工智能算法将音频或视频中的人声和伴奏分离，支持多种音频和视频格式，如MP3、WAV、M4A、FLAC等。这款工具对于音乐制作人、歌曲创作者、K歌爱好者以及需要音频编辑的专业人士来说非常有用。它提供了不同版本的订阅服务，包括年版、月版、推荐包和基础包，用户可以根据自己的需求选择合适的版本。

无需对齐信息的零样本文本到语音转换模型

MaskGCT是一个创新的零样本文本到语音转换（TTS）模型，它通过消除显式对齐信息和音素级持续时间预测的需求，解决了自回归和非自回归系统中存在的问题。MaskGCT采用两阶段模型：第一阶段使用文本预测从语音自监督学习（SSL）模型中提取的语义标记；第二阶段，模型根据这些语义标记预测声学标记。MaskGCT遵循掩码和预测的学习范式，在训练期间学习预测基于给定条件和提示的掩码语义或声学标记。在推理期间，模型以并行方式生成指定长度的标记。实验表明，MaskGCT在质量、相似性和可理解性方面超越了当前最先进的零样本TTS系统。

使用Gradio UI的Ultimate Vocal Remover 5，分离音频文件。

UVR5-UI是一个基于python-audio-separator的开源项目，它提供了一个用户友好的界面来分离音频文件中的不同音轨，使用了多种模型来实现高质量的音频分离。该项目特别适合音乐制作者、音频编辑者和任何需要从音频中移除或分离特定声音的人。UVR5-UI支持从多个网站批量分离音频，并且可以在Colab和Kaggle上运行，为使用者提供了极大的便利。

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。

高效自动语音识别模型

Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。

零样本风格化情侣肖像创作

Omni-Zero-Couples是一个使用diffusers管道的零样本风格化情侣肖像创作模型。它利用深度学习技术，无需预先定义的风格样本，即可生成具有特定艺术风格的情侣肖像。这种技术在艺术创作、个性化礼物制作和数字娱乐领域具有广泛的应用前景。

AI工具大全，发现并使用最佳的AI工具。

AI Tools List是一个专注于AI工具的资源网站，它收集并分类了各种AI工具，包括写作、设计、视频编辑、音频编辑、客户支持等。用户可以通过这个平台快速找到适合自己需求的AI工具，提高工作效率。

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。

零样本声音转换技术，实现音质与音色的高保真转换。

seed-vc 是一个基于 SEED-TTS 架构的声音转换模型，能够实现零样本的声音转换，即无需特定人的声音样本即可转换声音。该技术在音频质量和音色相似性方面表现出色，具有很高的研究和应用价值。

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。

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。

一个开源的GUI音频书和配音生成器。

Pandrator 是一个基于开源软件的工具，能够将文本、PDF、EPUB 和 SRT 文件转换成多种语言的语音音频，包括语音克隆、基于LLM的文本预处理以及将生成的字幕音频直接保存到视频文件中，与视频的原始音轨混合。它旨在易于使用和安装，具有一键安装程序和图形用户界面。

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。

从任何音频中提取清晰人声

Voice Isolator 是 ElevenLabs 开发的一项 AI 音频解决方案，它能够从各种音频中提取出清晰的人声，去除街道噪音、麦克风反馈等不需要的背景噪音，适用于电影、播客和采访后期制作。这项技术对于提升音频质量、提高后期制作效率具有重要意义。

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。