SongGeneration – 騰訊AI Lab開源的音樂生成大模型
SongGeneration:騰訊AI Lab推出的AI音樂生成大模型,以其卓越的音質、音樂性和生成速度在音樂AIGC領域脫穎而出。基于LLM-DiT融合架構,SongGeneration在多個維度上超越了多數開源模型,部分指標甚至媲美商業閉源模型。它具備文本控制、風格跟隨、多軌合成和音色跟隨等功能,廣泛應用于短視頻配樂、游戲音效、虛擬人演出、商業廣告及個人音樂創作等場景,助力AI音樂創作邁向“智能共創”的新階段。
### SongGeneration:AI音樂創作的新引擎
你是否渴望擁有屬于自己的音樂,卻苦于缺乏專業的音樂知識和技能? 騰訊AI Lab精心打造的SongGeneration,正是為你量身定制的解決方案。這款AI音樂生成大模型,如同一個才華橫溢的作曲家,能夠根據你的需求,快速創作出高質量、個性化的音樂作品。它不僅具備強大的生成能力,更在音質、音樂性和生成速度上實現了質的飛躍,為音樂創作帶來了無限可能。
### 核心功能:釋放你的音樂靈感
SongGeneration的核心功能,旨在幫助你輕松駕馭音樂創作,將你的創意轉化為動聽的旋律:
- 文本指令:只需輸入關鍵詞,如“歡快 流行”,SongGeneration便能迅速生成符合你風格和情緒的完整音樂作品。
- 風格模仿:上傳一段10秒以上的參考音頻,SongGeneration即可創作出風格一致的全新歌曲,涵蓋多種音樂流派,滿足你的個性化需求。
- 多軌分離:自動生聲與伴奏分離的軌道,確保旋律、結構、節奏和配器完美契合,呈現專業級的音樂品質。
- 音色克隆:基于參考音頻的音色,實現“音色克隆”級別的人聲表現,讓你的音樂更具個性化和情感色彩。
### 探索SongGeneration的奧秘
SongGeneration之所以能夠實現如此強大的功能,離不開其先進的技術原理:
- LeLM(語言模型):采用混合標記和標記,分別處理人聲與伴奏,確保歌曲的整體結構和細節表現達到最佳平衡。
- 音樂編解碼器:通過編碼器和解碼器,實現高質量的音頻重建,保證生成的音樂具有出色的音質。
- 多偏好對齊:通過直接偏好優化(DPO)等技術,對齊人類偏好,提升模型在音樂性、指令遵循等方面的表現。
- 三階段訓練范式:預訓練、模塊擴展訓練和多偏好對齊訓練,不斷優化音樂生成效果,確保模型性能持續提升。
### 產品官網及資源
- GitHub倉庫:https://github.com/tencent-ailab/SongGeneration
- HuggingFace模型庫:https://huggingface.co/tencent/SongGeneration
- arXiv技術論文:https://arxiv.org/pdf/2506.07520
- 在線體驗Demo:https://huggingface.co/spaces/tencent/SongGeneration
### 核心優勢:卓越性能的基石
- 低比特率音樂編解碼:在極低碼率下實現高質量音樂重建,減輕計算負擔。
- 多類別token并行預測:避免token相互干擾,提升音質和音樂性。
- 多維度人類偏好對齊:對齊音樂性、歌詞對齊等偏好,提升模型效果和魯棒性。
- 三階段訓練范式:優化音樂生成效果,確保模型持續進步。
### 卓越表現:實力見證
- 綜合測評:在與商業模型和開源模型的對比中,SongGeneration在開源模型中名列前茅,在商業模型中也占據領先地位。
- 客觀測評:在內容欣賞度、內容實用性和制作質量等關鍵維度上均位列榜首。
- 主觀評測:在歌詞準確度上超越眾多大模型,體現模型在語音與文本對齊能力上的顯著優勢。
### 應用場景:無限可能
- 音樂創作:為音樂人提供創作靈感,節省創作時間。
- 娛樂產業:為影視、游戲等提供契合需求的配樂。
- 教育領域:作為音樂教育工具,激發創造力,輔助教學。
- 廣告和營銷:為廣告和品牌生成貼合主題的音樂。
- 個人娛樂:創作個性化音樂,分享社交平臺。
### 常見問題解答
Q:SongGeneration生成的音樂可以用于商業用途嗎?
A:具體授權和使用細則,請參考相關協議,一般情況下,生成的音樂可用于商業用途,但請注意遵守相關版權規定。
Q:如何使用SongGeneration?
A:可以通過HuggingFace的在線Demo進行體驗,也可以通過GitHub倉庫獲取更多信息。
Q:生成的音樂可以進行編輯嗎?
A:生成的音樂可以進行編輯,你可以根據自己的需求進行調整和修改。