DiffRhythm – 西北工業聯合港中文推出的端到端音樂生成工具

DiffRhythm是什么

DiffRhythm 是由西北工業大學與香港中文大學（深圳）共同研發的一款先進的端到端音樂生成工具。它基于潛擴散模型（Latent Diffusion）技術，能夠迅速生成包含人聲和伴奏的完整音樂作品。用戶只需輸入歌詞和風格提示，DiffRhythm 就能在短短10秒內生成最長達4分45秒的高質量音樂，極大地提高了音樂創作的效率，解決了傳統音樂生成工具耗時長和生成片段的問題。它支持多語言輸入，并且生成的音樂在旋律和歌詞表達上都展現出極高的音樂性與可理解性。

DiffRhythm的主要功能

• 快速生成完整音樂：DiffRhythm 可以在約10秒內生成一首長達4分45秒的完整歌曲，包含人聲與伴奏，顯著提高了音樂創作的效率。
• 歌詞驅動的創作：用戶僅需提供歌詞和風格提示，DiffRhythm 會自動生成與歌詞相匹配的旋律和伴奏，兼容多種語言，以滿足不同用戶的需求。
• 高質量音樂輸出：生成的音樂在旋律流暢度、歌詞可理解性以及整體音樂性方面表現優異，適合多種應用，如影視配樂和短視頻背景音樂等。
• 靈活的風格定制：用戶可以通過簡單的風格提示（如“流行”、“古典”、“搖滾”等）來調整生成音樂的風格，以滿足多樣化的創作需求。
• 開源與可擴展性：DiffRhythm 提供完整的訓練代碼與預訓練模型，方便用戶進行個性化開發和擴展，支持二次創作。
• 創新的歌詞對齊技術：采用句子級歌詞對齊機制，確保人聲與旋律高度匹配，提高歌詞的可理解性和整體音效。
• 文本條件與多模態理解：支持用戶通過歌詞、風格提示等文本描述來指導音樂生成，結合多模態信息（如圖像、文本和音頻），精準捕捉復雜的風格需求。

DiffRhythm的技術原理

• 潛擴散模型（Latent Diffusion）：DiffRhythm 利用潛擴散模型生成音樂，模型通過前向加噪與反向去噪兩個階段運作，能夠快速生成高質量的音頻，同時保持音樂的連貫性與結構。
  • 前向加噪：逐步將隨機噪聲加入原始音樂片段，最終轉換為白噪聲。
  • 反向去噪：通過預訓練的神經網絡，從噪聲中逐步恢復出符合用戶要求的音樂。
• 自編碼器結構：DiffRhythm 使用變分自編碼器（VAE）對音頻數據進行編碼和解碼，將音頻信號壓縮為潛在特征，然后通過擴散模型生成新的潛在特征，最后解碼為音頻輸出。
• 快速生成與非自回歸結構：DiffRhythm 采用非自回歸結構，避免了傳統自回歸模型逐項生成的方式，大幅提升了生成速度。
• 擴散變換器（Diffusion Transformer）：擴散變換器是 DiffRhythm 的核心組件之一，基于變換器架構，通過交叉注意力層與門控多層感知器實現高效的音樂生成，能夠處理長上下文窗口，生成結構連貫的完整音樂。

DiffRhythm的項目地址

• 項目官網：https://aslp-lab.github.io/DiffRhythm.github.io/
• Github倉庫：https://github.com/ASLP-lab/DiffRhythm
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/ASLP-lab/DiffRhythm-base
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2503.01183

DiffRhythm的應用場景

• 音樂創作輔助：DiffRhythm 可以為音樂創作者提供靈感與初步的音樂框架。創作者只需輸入歌詞和風格提示，即可在短時間內生成包含人聲和伴奏的完整歌曲。
• 影視與視頻配樂：在影視制作、視頻游戲開發以及短視頻創作中，DiffRhythm 能快速生成與內容情緒相匹配的背景音樂。
• 教育與研究：在音樂教育領域，DiffRhythm 可以生成教學用的音樂示例，幫助學生理解不同風格與結構的音樂。
• 音樂人與個人創作：音樂人可借助 DiffRhythm 快速生成高質量的音樂作品，無需復雜的音樂制作設備或專業知識。支持多語言歌詞輸入，適合不同文化背景的創作者。

常見問題

• DiffRhythm是否支持多語言歌詞輸入？ 是的，DiffRhythm 支持多種語言的歌詞輸入。
• 生成的音樂質量如何？ 生成的音樂在旋律流暢性和歌詞表達上均表現出色，適合多種應用場景。
• 用戶需要具備什么樣的技術背景才能使用DiffRhythm？ 用戶無需具備深厚的技術背景，只需提供歌詞和風格提示即可生成音樂。
• DiffRhythm是開源的嗎？ 是的，DiffRhythm 提供完整的訓練代碼與預訓練模型，用戶可以進行自定義開發。