A un alto nivel, el modelo de generación de música es similar al modelo de generación de imágenes, ambos utilizando el modelo de difusión. El proceso de difusión comienza con un clip de audio muy ruidoso y reduce gradualmente el ruido hasta generar una salida de audio de alta fidelidad.

El desafío clave en la generación de música es el acoplamiento entre el aviso de entrada (texto, imagen u otro audio) y los datos de audio finales. Esto se debe a que la música tiene muchos atributos complejos como el ritmo, la melodía, la frecuencia, la emoción y la amplitud, que son difíciles de describir con texto solo. Sin una descripción exhaustiva de la música, el mismo aviso de texto puede dar lugar a resultados muy diferentes.

Algunos ejemplos públicos que abordan este desafío incluyen MusicLM de Google, que utiliza tres modelos diferentes para generar tokens que representan características de audio-texto, semánticas y acústicas. Al combinar estos tres tipos de tokens, el modelo puede capturar más detalles de la música deseada.

La tecnología de generación de música ha avanzado mucho en los últimos años, con importantes avances en la creación de música impulsada por IA. Aquí hay una descripción general concisa del estado actual de esta tecnología:

1. Modelos de difusión: A un alto nivel, los modelos de generación de música utilizan modelos de difusión, similar a la generación de imágenes. Estos modelos comienzan con un clip de audio ruidoso y gradualmente eliminan el ruido para producir audio de alta calidad.

2. Acoplamiento conjunto: El desafío clave en la generación de música es crear un acoplamiento conjunto entre la entrada (por ejemplo, texto, imagen u otro audio) y la salida de audio final. Esto requiere comprender las relaciones complejas entre los diversos elementos musicales como el ritmo, la melodía, la frecuencia, la emoción y la amplitud.

3. Enfoques multimodales: Ejemplos destacados como MusicLM de Google demuestran el uso de múltiples modelos para capturar diferentes aspectos de la música, como modelos de lenguaje de audio, modelos semánticos y modelos acústicos. Este enfoque multimodal ayuda a generar música más coherente y detallada.

La generación de música ha avanzado mucho en los últimos meses, con avances en las plataformas de generación de música impulsadas por IA. En esta sección, exploraremos cómo construir una aplicación de generación de música que pueda tomar un video u otro archivo multimedia y generar una canción personalizada para acompañarlo.

A un alto nivel, el proceso implica los siguientes pasos:

1. Cargar el archivo de video: Crearemos una función para cargar el archivo de video a un servicio de almacenamiento en la nube, como Google Cloud, para que pueda ser procesado por el modelo de IA.

2. Generar el aviso de música: Utilizaremos el modelo Gemini de Google, un poderoso modelo de IA multimodal, para analizar el archivo de video y generar un aviso de música. Este aviso incluirá el título de la música, el estilo y la letra.

3. Generar la música: Utilizaremos la plataforma de IA Sono para generar la música real en función del aviso creado en el paso anterior. Esto implica crear una tarea de generación de música y luego consultar el resultado hasta que la música esté lista.

Los avances en la música generada por IA han sido notables en los últimos años. La capacidad de crear composiciones musicales personalizadas y coherentes en función de diversos insumos, como avisos de texto, imágenes o incluso contenido de video, es un testimonio del progreso realizado en este campo.

Los desafíos clave en la generación de música, como capturar las relaciones complejas entre los diferentes elementos musicales y generar coherencia a largo plazo, se han abordado a través de enfoques innovadores como los demostrados por el modelo Music LM de Google. Al aprovechar los acoplamientos conjuntos multimodales y los modelos de generación de tokens especializados, estos sistemas ahora pueden producir salidas musicales de alta calidad que se alinean estrechamente con los avisos proporcionados.

La disponibilidad de plataformas como Sono y Udio, que ofrecen interfaces fáciles de usar para generar música, resalta aún más la accesibilidad y las aplicaciones prácticas de esta tecnología. La capacidad de crear canciones personalizadas, bandas sonoras o videos musicales simplemente proporcionando algunos avisos descriptivos es una herramienta poderosa para los creadores de contenido, los músicos e incluso los usuarios ocasionales.