במבט רחב, דגם יצירת המוזיקה דומה לדגם יצירת התמונה, שניהם משתמשים בדגם הפיזור. תהליך הפיזור מתחיל בקליפ אודיו רועש מאוד ומפחית את הרעש בהדרגה עד שהוא מייצר פלט אודיו באיכות גבוהה.

האתגר המרכזי ביצירת מוזיקה הוא האינטגרציה בין הפרומפט הקלט (טקסט, תמונה או אודיו אחר) לבין נתוני האודיו הסופיים. זה בגלל שלמוזיקה יש מאפיינים מורכבים רבים כמו קצב, מנגינה, תדר, רגש וקצב, שקשה לתאר רק באמצעות טקסט. ללא תיאור מקיף של המוזיקה, אותו פרומפט טקסט יכול להוביל לתוצאות שונות מאוד.

כמה דוגמאות ציבוריות שמתמודדות עם אתגר זה כוללות את MusicLM של Google, שמשתמש בשלושה דגמים שונים כדי ליצור אסימונים המייצגים מאפיינים אודיו-טקסטואליים, סמנטיים ואקוסטיים. על ידי שילוב שלושת סוגי האסימונים האלה, הדגם יכול ללכוד יותר פרטים של המוזיקה הרצויה.

מבחינת המצב הנוכחי של הטכנולוגיה, פלטפורמות כמו Sono ו-Udio עשו התקדמות משמעותית ביצירת מוזיקה. פלטפורמות אלה מאפשרות למשתמשים לספק פרומפטים מפורטים, כולל מילים, סגנון מוזיקה וכותרת, כדי ליצור שירים מותאמים אישית. בעוד שאין API רשמי זמין, יש כמה פרויקטים קוד פתוח שמספקים גישה בלתי רשמית לפלטפורמות האלה.

כדי לבנות יישום יצירת מוזיקה, ניתן להשתמש בדגמים כמו Gemini של Google, שיש להם יכולות הבנה מולטי-מודלית חזקות. על ידי הזנת הדגם עם קובץ וידאו או מדיה אחרת, הוא יכול ליצור פרומפט מוזיקלי שכולל את המילים, הסגנון והכותרת. ניתן להשתמש בפרומפט הזה כדי ליצור את המוזיקה בפועל באמצעות פלטפורמות כמו Sono.

טכנולוגיית יצירת מוזיקה התקדמה רבות בשנים האחרונות, עם התקדמויות משמעותיות ביצירת מוזיקה באמצעות בינה מלאכותית. להלן סקירה תמציתית של המצב הנוכחי של טכנולוגיה זו:

1. דגמי פיזור: במבט רחב, דגמי יצירת מוזיקה משתמשים בדגמי פיזור, בדומה ליצירת תמונות. דגמים אלה מתחילים עם קליפ אודיו רועש ומסירים את הרעש בהדרגה כדי לייצר אודיו באיכות גבוהה.

2. אינטגרציה משותפת: האתגר המרכזי ביצירת מוזיקה הוא ליצור אינטגרציה משותפת בין הקלט (למשל טקסט, תמונה או אודיו אחר) לבין פלט האודיו הסופי. זה דורש הבנה של הקשרים המורכבים בין אלמנטים מוזיקליים שונים כמו קצב, מנגינה, תדר, רגש וקצב.

3. גישות מולטי-מודליות: דוגמאות בולטות כמו MusicLM של Google מדגימות את השימוש במספר דגמים כדי ללכוד היבטים שונים של מוזיקה, כמו דגמי שפת אודיו, דגמים סמנטיים ודגמים אקוסטיים. גישה מולטי-מודלית זו עוזרת ליצור מוזיקה קוהרנטית ומפורטת יותר.

4. פלטפורמות מסחריות: פלטפורמות כמו Sono ו-Udio עשו התקדמות משמעותית באפשור למשתמשים ליצור מוזיקה על ידי מתן פרומפטי טקסט ומטא-תגים. פלטפורמות אלה מנצלות טכניקות פרומפט מתקדמות כדי להכוון את תהליך יצירת המוזיקה.

5. API-ים בלתי רשמיים: בעוד שאין API-ים רשמיים זמינים מפלטפורמות אלה, מפתחים מצאו דרכים לגשת ליכולות היצירה באמצעות API-ים שהופרו, מה שמאפשר ליצור יישומים מותאמים אישית.

6. אינטגרציה מולטי-מודלית: פרויקטים כמו זה שהוצג בדוגמה המסופקת מדגימים את האינטגרציה של דגמי בינה מלאכותית מולטי-מודליים (למשל Google Gemini) עם פלטפורמות יצירת מוזיקה כדי ליצור סרטוני מוזיקה מותאמים אישית מקבצי וידאו או מדיה אחרת.

באופן כללי, טכנולוגיית יצירת המוזיקה התקדמה במהירות, עם היכולת ליצור מוזיקה קוהרנטית ומותאמת אישית על בסיס מגוון קלטים. למרות שיש עדיין מקום לשיפור, המצב הנוכחי של הטכנולוגיה מאפשר ליצור יישומים וחוויות חדשניים.

יצירת מוזיקה התקדמה רבות בחודשים האחרונים, עם התקדמויות בפלטפורמות יצירת מוזיקה באמצעות בינה מלאכותית. בחלק זה, נחקור כיצד לבנות יישום יצירת מוזיקה שיכול לקחת קובץ וידאו או מדיה אחרת ולייצר שיר מותאם אישית כדי להלווי אותו.

במבט רחב, התהליך כולל את השלבים הבאים:

1. העלאת קובץ הווידאו: נייצר פונקציה להעלאת קובץ הווידאו לשירות אחסון ענן, כמו Google Cloud, כך שניתן יהיה לעבד אותו על ידי הדגם הבינה המלאכותית.

2. יצירת פרומפט המוזיקה: נשתמש בדגם Gemini של Google, דגם בינה מלאכותית מולטי-מודלי חזק, כדי לנתח את קובץ הווידאו וליצור פרומפט מוזיקלי. פרומפט זה יכלול את כותרת המוזיקה, הסגנון והמילים.

3. יצירת המוזיקה: נשתמש בפלטפורמת Sono AI כדי ליצור את המוזיקה בפועל על בסיס הפרומפט שנוצר בשלב הקודם. זה כולל יצירת משימת יצירת מוזיקה ואז שאילתת את התוצאה עד שהמוזיקה מוכנה.

4. חפיפת המוזיקה עם הווידאו: לבסוף, נשתמש בספריית עריכת וידאו, כמו OpenCV, כדי להחפיף את המוזיקה שנוצרה על הווידאו המקורי, ליצור סרטון מוזיקה מותאם אישית.

כדי ליישם יישום זה, נשתמש בפייתון וכמה ספריות קוד פתוח, כולל Google Generative AI, Instructor ו-OpenCV. הקוד מאורגן לשלושה קבצים עיקריים:

1. file_processing.py: קובץ זה מכיל את הפונקציות להעלאת קובץ הווידאו וליצירת פרומפט המוזיקה באמצעות דגם Google Gemini.
2. generate_music.py: קובץ זה מכיל את הפונקציות ליצירת המוזיקה באמצעות פלטפורמת Sono AI.
3. remix_video.py: קובץ זה מכיל את הפונקציה להחפיף את המוזיקה שנוצרה על הווידאו המקורי.

לבסוף, נייצר ממשק משתמש פשוט מבוסס Streamlit שמאפשר למשתמשים להעלות קובץ וידאו וליצור סרטון מוזיקה מותאם אישית.

על ידי מעקב אחר גישה זו, תוכל לבנות יישום יצירת מוזיקה חזק שיכול ליצור תוכן מותאם אישית עבור המשתמשים שלך. לטכנולוגיה זו יש מגוון רחב של יישומים, החל מיצירת סרטוני מוזיקה מותאמים אישית ועד ליצירת מוזיקת רקע למדיה שונה.

ההתקדמויות במוזיקה שנוצרה על ידי בינה מלאכותית היו מרשימות בשנים האחרונות. היכולת ליצור מוזיקה מותאמת אישית וקוהרנטית על בסיס מגוון קלטים, כמו פרומפטי טקסט, תמונות או אפילו תוכן וידאו, היא עדות להתקדמות שנעשתה בתחום זה.

האתגרים המרכזיים ביצירת מוזיקה, כמו לכידת הקשרים המורכבים בין אלמנטים מוזיקליים שונים וליצור קוהרנטיות לטווח ארוך, נפתרו באמצעות גישות חדשניות כמו אלה שהוצגו על ידי דגם Music LM של Google. על ידי ניצול אינטגרציה משותפת מולטי-מודלית ודגמי יצירת אסימונים מיוחדים, מערכות אלה יכולות כעת לייצר פלטי מוזיקה באיכות גבוהה שמיישרים היטב עם הפרומפטים שסופקו.

זמינותן של פלטפורמות כמו Sono ו-Udio, המציעות ממשקי משתמש ידידותיים ליצירת מוזיקה, מדגישה את הנגישות והיישומים המעשיים של טכנולוגיה זו. היכולת ליצור שירים מותאמים אישית, תווי קול או סרטוני מוזיקה על ידי מתן פרומפטים תיאוריים בלבד היא כלי עצמתי עבור יוצרי תוכן, מוזיקאים ואפילו משתמשים מקריים.

כפי שהדגימה הניסיון האישי של המחבר והיצירה של יישום הדגמה, שילוב של יכולות יצירת מוזיקה מונעות על ידי בינה מלאכותית ביישומים מותאמים אישית הופך להיות יותר ויותר ישים. על ידי ניצול מסגרות כמו Gemini של Google ושימוש ב-API-ים בלתי רשמיים, מפתחים יכולים כעת לבנות פתרונות חדשניים שמשלבים ביצירה מותאמת אישית של מוזיקה בתוך מוצריהם.

העתיד של מוזיקה שנוצרה על ידי בינה מלאכותית מבטיח הרבה, עם הפוטנציאל לשנות באופן מהותי את הד