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原標題：騰訊 PCG ARC Lab、新加坡國立大合發布 M2UGen：基于 LLM 的多模態音樂理解與生成
關鍵字：音樂,模型,編碼器,模塊,文本
文章來源：AI科技評論
內容字數：10866字

內容摘要：

在過去的一年里，基于大語言模型LLM的音樂AIGC技術蓬勃發展，為LLM的下游應用注入了新的活力。
本研究成果M2UGen致力于將LLM和音樂理解與音樂生成技術相結合，構建一個統一的多模態音樂AI輔助工具，希望能為音樂創作領域帶來新的啟示和突破。1背景介紹ChatGPT誕生伊始，LLM相關研究進入了一個井噴狀態，也吸引了大量學術界和工業界人士關注。除了諸如ChatGPT這種僅以文本作為輸入輸出的模型以外，很多研究工作以LLM作為連接不同模態的橋梁，如視覺方向的Flamingo[1]，音頻方向的SALMONN[2]以及三維方向的3D-GPT[3]等，這極大地擴展了LLM的應用場景。
已有的基于LLM的研究大都集中在利用LLM輔助進行單一的理解或者生成，少有研究將二者結合起來。已知的一些多模態理解與生成LLM的研究工作包括SEED-LLaMA[4]（圖像理解與生成）、InternLM-XComposer[5]（圖文穿插式對話）和NExT-GPT[6]（任意模態理解與生成）。其中NExT-GPT和我們的研究工作相關程度最高，但其音樂方面能力較弱，還有較大的進步空間。
因此，為了填補這個空白，

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。