D'un point de vue général, le modèle de génération de musique est similaire au modèle de génération d'images, utilisant tous deux le modèle de diffusion. Le processus de diffusion commence par un clip audio très bruité et réduit progressivement le bruit jusqu'à générer une sortie audio haute fidélité.

Le défi clé dans la génération de musique est l'intégration conjointe entre l'invite d'entrée (texte, image ou autre audio) et les données audio finales. Cela est dû au fait que la musique a de nombreux attributs complexes comme le rythme, la mélodie, la fréquence, l'émotion et l'amplitude, qui sont difficiles à décrire avec du texte seul. Sans une description complète de la musique, la même invite de texte peut conduire à des résultats très différents.

Quelques exemples publics qui s'attaquent à ce défi incluent MusicLM de Google, qui utilise trois modèles différents pour générer des jetons représentant les fonctionnalités audio-texte, sémantiques et acoustiques. En combinant ces trois types de jetons, le modèle peut capturer plus de détails de la musique souhaitée.

En termes d'état actuel de la technologie, des plateformes comme Sono et Udio ont fait des progrès significatifs dans la génération de musique. Ces plateformes permettent aux utilisateurs de fournir des invites détaillées, y compris les paroles, le style musical et le titre, pour générer des chansons personnalisées. Bien qu'il n'y ait pas d'API officielle disponible, il existe quelques projets open source qui fournissent un accès non officiel à ces plateformes.

Pour construire une application de génération de musique, on peut s'appuyer sur des modèles comme Gemini de Google, qui ont de fortes capacités de compréhension multimodale. En alimentant le modèle avec une vidéo ou un autre fichier multimédia, il peut générer une invite musicale incluant les paroles, le style et le titre. Cette invite peut ensuite être utilisée pour générer la musique réelle en utilisant des plateformes comme Sono.

La technologie de génération de musique a fait des progrès considérables ces dernières années, avec des avancées significatives dans la création de musique alimentée par l'IA. Voici un aperçu concis de l'état actuel de cette technologie :

1. Modèles de diffusion : D'un point de vue général, les modèles de génération de musique utilisent des modèles de diffusion, similaires à la génération d'images. Ces modèles commencent par un clip audio bruité et suppriment progressivement le bruit pour produire un audio de haute qualité.

2. Intégration conjointe : Le défi clé dans la génération de musique est de créer une intégration conjointe entre l'entrée (par exemple, le texte, l'image ou un autre audio) et la sortie audio finale. Cela nécessite de comprendre les relations complexes entre les différents éléments musicaux comme le rythme, la mélodie, la fréquence, l'émotion et l'amplitude.

3. Approches multimodales : Des exemples notables comme MusicLM de Google démontrent l'utilisation de plusieurs modèles pour capturer différents aspects de la musique, comme les modèles de langage audio, les modèles sémantiques et les modèles acoustiques. Cette approche multimodale aide à générer une musique plus cohérente et détaillée.

4. Plateformes commerciales : Des plateformes comme Sono et Udio ont fait des progrès significatifs pour permettre aux utilisateurs de générer de la musique en fournissant des invites textuelles et des méta-étiquettes. Ces plateformes tirent parti de techniques d'invitation avancées pour orienter le processus de génération de musique.

5. API non officielles : Bien qu'il n'y ait pas d'API officielles disponibles auprès de ces plateformes, les développeurs ont trouvé des moyens d'accéder aux capacités de génération par le biais d'API inversées, permettant la création d'applications personnalisées.

6. Intégration multimodale : Des projets comme celui démontré dans l'exemple de code fourni montrent l'intégration de modèles d'IA multimodaux (comme Google Gemini) avec des plateformes de génération de musique pour créer des vidéos musicales personnalisées à partir de vidéos d'entrée ou d'autres supports multimédias.

Dans l'ensemble, la technologie de génération de musique a progressé rapidement, avec la capacité de générer des compositions musicales cohérentes et personnalisées en fonction de diverses entrées. Bien qu'il reste encore des progrès à faire, l'état actuel de la technologie permet la création d'applications et d'expériences innovantes.

La génération de musique a fait des progrès considérables ces derniers mois, avec des avancées dans les plateformes de génération de musique alimentées par l'IA. Dans cette section, nous allons explorer comment construire une application de génération de musique qui peut prendre une vidéo ou un autre fichier multimédia et générer une chanson personnalisée pour l'accompagner.

D'un point de vue général, le processus implique les étapes suivantes :

1. Téléchargement du fichier vidéo : Nous créerons une fonction pour télécharger le fichier vidéo vers un service de stockage cloud, comme Google Cloud, afin qu'il puisse être traité par le modèle d'IA.

2. Génération de l'invite musicale : Nous utiliserons le modèle Google Gemini, un puissant modèle d'IA multimodal, pour analyser le fichier vidéo et générer une invite musicale. Cette invite comprendra le titre de la musique, le style et les paroles.

3. Génération de la musique : Nous utiliserons la plateforme d'IA Sono pour générer la musique réelle en fonction de l'invite créée à l'étape précédente. Cela implique de créer une tâche de génération de musique, puis d'interroger le résultat jusqu'à ce que la musique soit prête.

4. Superposition de la musique avec la vidéo : Enfin, nous utiliserons une bibliothèque d'édition vidéo, comme OpenCV, pour superposer la musique générée avec la vidéo d'origine, créant ainsi une vidéo musicale personnalisée.

Pour mettre en œuvre cette application, nous utiliserons Python et plusieurs bibliothèques open source, notamment Google Generative AI, Instructor et OpenCV. Le code est organisé en trois fichiers principaux :

1. file_processing.py : Ce fichier contient les fonctions pour télécharger le fichier vidéo et générer l'invite musicale à l'aide du modèle Google Gemini.
2. generate_music.py : Ce fichier contient les fonctions pour générer la musique à l'aide de la plateforme d'IA Sono.
3. remix_video.py : Ce fichier contient la fonction pour superposer la musique générée avec la vidéo d'origine.

Enfin, nous créerons une simple interface utilisateur basée sur Streamlit qui permettra aux utilisateurs de télécharger un fichier vidéo et de générer une vidéo musicale personnalisée.

En suivant cette approche, vous pouvez construire une application de génération de musique puissante qui peut créer du contenu personnalisé pour vos utilisateurs. Cette technologie a de nombreuses applications, de la création de vidéos musicales personnalisées à la génération de musique de fond pour divers supports.

Les progrès de la musique générée par l'IA ont été remarquables ces dernières années. La capacité de créer des compositions musicales personnalisées et cohérentes en fonction de diverses entrées, telles que des invites textuelles, des images ou même du contenu vidéo, est le témoignage des progrès accomplis dans ce domaine.

Les principaux défis de la génération de musique, comme la capture des relations complexes entre les différents éléments musicaux et la génération d'une cohérence à long terme, ont été abordés grâce à des approches innovantes comme celles démontrées par le modèle Music LM de Google. En tirant parti des intégrations conjointes multimodales et des modèles de génération de jetons spécialisés, ces systèmes peuvent maintenant produire des sorties musicales de haute qualité qui s'alignent étroitement avec les invites fournies.

La disponibilité de plateformes comme Sono et Udio, qui offrent des interfaces conviviales pour générer de la musique, met davantage en évidence l'accessibilité et les applications pratiques de cette technologie. La possibilité de créer des chansons, des bandes sonores ou des vidéos musicales personnalisées en fournissant simplement quelques invites descriptives est un outil puissant pour les créateurs de contenu, les musiciens et même les utilisateurs occasionnels.

Comme l'a montré l'expérimentation de l'auteur et la création d'une application de démonstration, l'intégration de ces capacités de génération de musique alimentées par l'IA dans des applications personnalisées devient de plus en plus réalisable. En tirant parti de cadres comme Google Gemini et en utilisant des API non officielles, les développeurs peuvent maintenant construire des solutions innovantes qui intègrent de manière transparente la génération de musique personnalisée dans leurs produits.

L'avenir de la musique générée par l'IA est très prometteur, avec le potentiel de révolutionner la façon dont nous créons, consommons et expérimentons la musique. À mesure que la technologie continuera d'évoluer, nous pouvons nous attendre à voir des sorties musicales encore plus sophistiquées et expressives, estompant davantage les frontières entre les compositions créées par l'homme et celles générées par l'IA.