Auf einer hohen Ebene ähnelt das Musikgenerierungsmodell dem Bildgenerierungsmodell, da beide das Diffusionsmodell verwenden. Der Diffusionsprozess beginnt mit einem sehr verrauschten Audioausschnitt und reduziert den Rauschen schrittweise, bis er eine hochwertige Audioausgabe erzeugt.

Die Hauptherausforderung bei der Musikgenerierung ist die gemeinsame Einbettung zwischen der Eingabeaufforderung (Text, Bild oder andere Audiodaten) und den endgültigen Audiodaten. Dies liegt daran, dass Musik viele komplexe Attribute wie Rhythmus, Melodie, Frequenz, Emotion und Amplitude aufweist, die allein mit Text nur schwer zu beschreiben sind. Ohne eine umfassende Beschreibung der Musik kann dieselbe Textaufforderung zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen führen.

Einige öffentliche Beispiele, die sich mit dieser Herausforderung befassen, sind Googles MusicLM, das drei verschiedene Modelle verwendet, um Tokens zu generieren, die Audio-Text, semantische und akustische Merkmale darstellen. Durch die Kombination dieser drei Tokenarten kann das Modell mehr Details der gewünschten Musik erfassen.

In Bezug auf den derzeitigen Stand der Technologie haben Plattformen wie Sono und Udio erhebliche Fortschritte bei der Musikgenerierung erzielt. Diese Plattformen ermöglichen es den Nutzern, detaillierte Aufforderungen, einschließlich Lyrics, Musikstil und Titel, einzugeben, um personalisierte Lieder zu generieren. Obwohl es keine offiziellen APIs gibt, gibt es einige Open-Source-Projekte, die inoffizielle Zugriff auf diese Plattformen bieten.

Die Musikgenerierungstechnologie hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, mit bedeutenden Verbesserungen bei der KI-gesteuerten Musikerstellung. Hier ist eine prägnante Übersicht über den derzeitigen Stand dieser Technologie:

1. Diffusionsmodelle: Auf einer hohen Ebene verwenden Musikgenerierungsmodelle Diffusionsmodelle, ähnlich wie bei der Bildgenerierung. Diese Modelle beginnen mit einem verrauschten Audioausschnitt und entfernen den Rauschen schrittweise, um hochwertige Audiodateien zu erzeugen.

2. Gemeinsame Einbettung: Die Hauptherausforderung bei der Musikgenerierung besteht darin, eine gemeinsame Einbettung zwischen der Eingabe (z.B. Text, Bild oder andere Audiodaten) und der endgültigen Audioausgabe zu schaffen. Dies erfordert ein Verständnis der komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen musikalischen Elementen wie Rhythmus, Melodie, Frequenz, Emotion und Amplitude.

3. Multimodale Ansätze: Prominente Beispiele wie Googles MusicLM zeigen den Einsatz mehrerer Modelle, um verschiedene Aspekte der Musik zu erfassen, wie Audiosprach-Modelle, semantische Modelle und akustische Modelle. Dieser multimodale Ansatz hilft, kohärentere und detailliertere Musik zu generieren.

4. Kommerzielle Plattformen: Plattformen wie Sono und Udio haben erhebliche Fortschritte bei der Ermöglichung der Musikgenerierung durch Textaufforderungen und Metadaten erzielt. Diese Plattformen nutzen fortschrittliche Prompting-Techniken, um den Musikgenerierungsprozess zu steuern.

5. Inoffizielle APIs: Obwohl es keine offiziellen APIs von diesen Plattformen gibt, haben Entwickler Wege gefunden, über rückentwickelte APIs auf die Generierungsfähigkeiten zuzugreifen, was die Erstellung von Anwendungen ermöglicht.

Die Musikgenerierungstechnologie hat in den letzten Monaten enorme Fortschritte gemacht, mit der Entwicklung von KI-gesteuerten Musikgenerierungsplattformen. In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, wie man eine Musikgenerierungsanwendung erstellen kann, die eine Video- oder andere Mediendatei aufnehmen und ein personalisiertes Lied dazu generieren kann.

Auf einer hohen Ebene umfasst der Prozess die folgenden Schritte:

1. Hochladen der Videodatei: Wir werden eine Funktion erstellen, um die Videodatei in einen Cloud-Speicherdienst wie Google Cloud hochzuladen, damit sie vom KI-Modell verarbeitet werden kann.

2. Generieren der Musikaufforderung: Wir werden das Google-Gemini-Modell, ein leistungsfähiges multimodales KI-Modell, verwenden, um die Videodatei zu analysieren und eine Musikaufforderung zu generieren. Diese Aufforderung wird den Musiktitel, den Stil und die Lyrics enthalten.

3. Generieren der Musik: Wir werden die Sono-KI-Plattform verwenden, um die eigentliche Musik basierend auf der im vorherigen Schritt erstellten Aufforderung zu generieren. Dies beinhaltet das Erstellen einer Musikgenerierungsaufgabe und das Abfragen des Ergebnisses, bis die Musik fertig ist.

4. Überlagerung der Musik mit dem Video: Schließlich werden wir eine Videoschnitt-Bibliothek wie OpenCV verwenden, um die generierte Musik mit dem Originalvideo zu überlagern und ein personalisiertes Musikvideo zu erstellen.

Die Fortschritte bei der KI-generierten Musik in den letzten Jahren sind bemerkenswert. Die Fähigkeit, personalisierte und kohärente Musikstücke auf der Grundlage verschiedener Eingaben wie Textaufforderungen, Bilder oder sogar Videoinhalte zu erstellen, ist ein Beweis für den Fortschritt in diesem Bereich.

Die Hauptherausforderungen bei der Musikgenerierung, wie das Erfassen der komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen musikalischen Elementen und die Erzeugung von Langzeitkohärenz, wurden durch innovative Ansätze wie den von Googles Music LM-Modell demonstrierten angegangen. Durch den Einsatz von multimodalen gemeinsamen Einbettungen und spezialisierten Tokengenierungsmodellen können diese Systeme nun hochwertige musikalische Ausgaben erzeugen, die eng mit den bereitgestellten Aufforderungen übereinstimmen.

Die Verfügbarkeit von Plattformen wie Sono und Udio, die benutzerfreundliche Schnittstellen für die Musikgenerierung bieten, unterstreicht die Zugänglichkeit und praktischen Anwendungen dieser Technologie. Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Lieder, Soundtracks oder Musikvideos zu erstellen, indem man nur ein paar beschreibende Aufforderungen bereitstellt, ist ein leistungsfähiges Werkzeug für Inhaltserstellende, Musiker und sogar für Gelegenheitsnutzer.