需求人群:
"音乐制作人、音频设计师和创意工作者可以通过Stable Audio Open生成各种风格的音乐和声音效果,满足他们创作的需求。"
使用场景示例:
生成80年代风格的鼓点
创作具有特定氛围的电子音乐
模拟自然声音如雨声或火车鸣笛
产品特色:
生成长达47秒的立体声音频
支持44.1kHz的音频采样率
使用自编码器压缩波形
基于T5的文本嵌入技术
基于变换的扩散模型(DiT)
社区生成的音频示例展示
音频记忆分析,确保生成内容的原创性
使用教程:
1. 访问Stable Audio Open网站
2. 选择一个文本提示,如'80s drum beat'
3. 系统将根据文本提示生成相应的音频
4. 可以试听生成的音频效果
5. 根据需要调整文本提示,生成不同的音频
6. 参考社区生成的音频示例,获取灵感
7. 检查音频记忆分析,确保生成的音频具有原创性
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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。
高效的文本到音频生成模型
TangoFlux是一个高效的文本到音频(TTA)生成模型,拥有515M参数,能够在单个A40 GPU上仅用3.7秒生成长达30秒的44.1kHz音频。该模型通过提出CLAP-Ranked Preference Optimization (CRPO)框架,解决了TTA模型对齐的挑战,通过迭代生成和优化偏好数据来增强TTA对齐。TangoFlux在客观和主观基准测试中均实现了最先进的性能,并且所有代码和模型均开源,以支持TTA生成的进一步研究。
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。
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。
视频到音频生成模型
vta-ldm是一个专注于视频到音频生成的深度学习模型,能够根据视频内容生成语义和时间上与视频输入对齐的音频内容。它代表了视频生成领域的一个新突破,特别是在文本到视频生成技术取得显著进展之后。该模型由腾讯AI实验室的Manjie Xu等人开发,具有生成与视频内容高度一致的音频的能力,对于视频制作、音频后期处理等领域具有重要的应用价值。
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。
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。
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。
通过时间变化信号和声音模仿生成可控音频的模型
Sketch2Sound是一个生成音频的模型,能够从一组可解释的时间变化控制信号(响度、亮度、音高)以及文本提示中创建高质量的声音。该模型能够在任何文本到音频的潜在扩散变换器(DiT)上实现,并且只需要40k步的微调和每个控制一个单独的线性层,使其比现有的方法如ControlNet更加轻量级。Sketch2Sound的主要优点包括从声音模仿中合成任意声音的能力,以及在保持输入文本提示和音频质量的同时,遵循输入控制的大致意图。这使得声音艺术家能够结合文本提示的语义灵活性和声音手势或声音模仿的表现力和精确度来创造声音。
音乐创作平台,提供高质量音频和歌词创作。
Suno v4是一个音乐创作平台,它通过提供更清晰的音频、更锐利的歌词和更动态的歌曲结构,帮助用户以更快的速度创作音乐。这个平台不仅提升了音乐创作的质量,还通过引入新的功能和技术,如ReMi歌词辅助模型和个性化封面艺术,进一步增强了用户的创作体验。Suno v4的背景是音乐创作领域对于更高效、更高质量的创作工具的需求,它通过技术的进步来满足这一需求。Suno v4目前处于Beta测试阶段,主要面向Pro和Premier用户。
音乐生成模型,实现文本转音频
MusicGen Stereo是一系列用于生成立体声音乐的模型,包括小型、中型、大型和旋律大型模型。这些模型可以将文本转换为高质量的音频,适用于各种音乐生成场景。定价根据模型规模和使用情况而定,定位于为用户提供高质量的音乐生成解决方案。
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。
Audiox是专业AI音频生成工具。
Audiox是一款利用AI技术生成专业音频的工具,无需音乐知识,可快速创建令人惊叹的音乐和声音效果。其主要优点包括创作便捷、音质优良、使用简单,适用于音乐制作、视频制作、声效设计等领域。
视频到音频生成模型,增强同步性
MaskVAT是一种视频到音频(V2A)生成模型,它利用视频的视觉特征来生成与场景匹配的逼真声音。该模型特别强调声音的起始点与视觉动作的同步性,以避免不自然的同步问题。MaskVAT结合了全频带高质量通用音频编解码器和序列到序列的遮蔽生成模型,能够在保证高音频质量、语义匹配和时间同步性的同时,达到与非编解码器生成音频模型相媲美的竞争力。
音乐创作的先进模型,提供高质量音频和创新功能。
Udio v1.5是一个音乐创作平台的高级版本,它在v1的基础上进行了多项改进,包括提高音质、提供音调控制、改善全球语言支持等。它生成48kHz立体声轨道,提供更清晰的音质和更好的乐器分离度。此外,Udio v1.5还提供了一系列新功能,如专用创作页面、音轨下载、音频转音频混音、可分享的歌词视频等,旨在进一步赋能音乐创作者。
生成无限音频创作可能
Audiogen利用AI的力量,为您提供强大而直观的解决方案,让您即时生成各种音频,包括样本、乐器、音效或纹理。生成的声音具有高品质,可以变化无穷,免版税,可生成不同长度,实时生成,还可以扩展已有的声音。无论您是音乐制作人、视频专业人士还是配音艺术家,Audiogen都可以满足您的需求。
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。
高质量音频生成框架
AudioLM是由Google Research开发的一个框架,用于高质量音频生成,具有长期一致性。它将输入音频映射到离散标记序列,并将音频生成视为这一表示空间中的语言建模任务。AudioLM通过在大量原始音频波形上训练,学习生成自然且连贯的音频续篇,即使在没有文本或注释的情况下,也能生成语法和语义上合理的语音续篇,同时保持说话者的身份和韵律。此外,AudioLM还能生成连贯的钢琴音乐续篇,尽管它在训练时没有使用任何音乐的符号表示。
基于 PyTorch 的音乐、歌曲和音频生成工具包,支持高质量音频生成
InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架,采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程,结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型,实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制,能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频,并支持长音频生成。此外,它还提供了方便的微调和推理脚本,方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。
快速、准确、免费的音频转文字服务
AIbase音频提取文字工具利用人工智能技术,通过机器学习模型快速生成高质量的音频文本描述,优化文本排版,提升可读性,同时完全免费使用,无需安装、下载或付款,为创意人员提供便捷的基础服务。
Meta旗下AI音频生成研究
Audiobox是Meta的新一代音频生成研究模型,可以利用语音输入和自然语言文本提示生成声音和音效,轻松为各种用例创建定制音频。Audiobox系列模型还包括专业模型Audiobox Speech和Audiobox Sound,所有Audiobox模型都是基于共享的自监督模型Audiobox SSL构建的。
AI音乐创作,智能音乐生成平台
YourMusic是一个基于SUNO AI 3.5模型的人工智能技术音乐生成平台,它利用深度学习算法分析音乐数据和风格,融合音符、和弦和节奏,为音乐创作者、爱好者以及寻求独特音乐体验的用户提供个性化的音乐作品。
智能视频到音频生成,简化声音设计。
Resona V2A是一款AI驱动的视频到音频生成技术产品,它能够仅通过视频数据自动生成与场景、动画或电影完美匹配的声音设计、效果、拟音和环境音。该技术通过自动化音频创作过程,节省了大约90%的时间和努力,使得音频制作更加高效和智能。Resona V2A技术正在被电影制作、动画、教育和多媒体项目等行业专家和团队测试,他们对音频生产流程的效率和卓越性有严格要求。
改变音乐创作未来
Lyria音乐生成器是一款最先进的 AI 音乐生成模型,可帮助音乐家和创作者创作出令人难以置信的音乐作品。它通过生成高质量的音乐,包括乐器和人声,执行转换和延续任务,并提供更精细的风格和表演控制。除此之外,还有两个 AI 实验项目:Dream Track 和 Music AI 工具,旨在为创造力开辟新的领域。
音频内容创作的未来
Koolio.ai是一个音频内容创作平台,帮助用户在几分钟内将概念变成完整的内容。我们提供简单易用、直观的界面,让用户专注于创作。无论是音频转录、与他人协作、根据内容自动选择音效或音乐来增强您的内容,还是轻松进行音频操作和处理,Koolio.ai都可以让您轻松制作高质量的内容。
音乐人的AI音频分离工具
Moises是一款专为音乐人设计的应用程序,利用人工智能技术分离音乐中的人声和乐器声音,帮助音乐爱好者、学生、教师和社交媒体内容创作者等目标用户群体学习和创作音乐。产品背景信息显示,Moises以其先进的AI音频分离技术,为用户提供了一种全新的音乐学习与创作方式,其主要优点包括操作简便、功能全面以及对多种音频格式的支持。Moises提供免费版本,并提供月度和年度的高级订阅服务。
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