A un livello elevato, il modello di generazione musicale è simile al modello di generazione di immagini, entrambi che utilizzano il modello di diffusione. Il processo di diffusione parte da un clip audio molto rumoroso e gradualmente riduce il rumore fino a generare un output audio ad alta fedeltà.

La sfida chiave nella generazione di musica è l'embedding congiunto tra il prompt di input (testo, immagine o altro audio) e i dati audio finali. Questo perché la musica ha molti attributi complessi come ritmo, melodia, frequenza, emozione e ampiezza, che sono difficili da descrivere con il testo da solo. Senza una descrizione completa della musica, lo stesso prompt testuale può portare a risultati molto diversi.

Alcuni esempi pubblici che affrontano questa sfida includono MusicLM di Google, che utilizza tre modelli diversi per generare token che rappresentano caratteristiche audio-testo, semantiche e acustiche. Combinando questi tre tipi di token, il modello può catturare più dettagli della musica desiderata.

La tecnologia di generazione musicale ha fatto grandi progressi negli ultimi anni, con significativi avanzamenti nella creazione di musica alimentata dall'AI. Ecco una panoramica concisa dello stato attuale di questa tecnologia:

1. Modelli di diffusione: A un livello elevato, i modelli di generazione musicale utilizzano modelli di diffusione, simili alla generazione di immagini. Questi modelli partono da un clip audio rumoroso e gradualmente rimuovono il rumore per produrre audio di alta qualità.

2. Embedding congiunto: La sfida chiave nella generazione di musica è creare un embedding congiunto tra l'input (ad es. testo, immagine o altro audio) e l'output audio finale. Questo richiede la comprensione delle complesse relazioni tra vari elementi musicali come ritmo, melodia, frequenza, emozione e ampiezza.

3. Approcci multimodali: Esempi prominenti come MusicLM di Google dimostrano l'uso di più modelli per catturare diversi aspetti della musica, come modelli di linguaggio audio, modelli semantici e modelli acustici. Questo approccio multimodale aiuta a generare musica più coerente e dettagliata.

La generazione di musica è arrivata molto lontano negli ultimi mesi, con progressi nelle piattaforme di generazione di musica alimentate dall'AI. In questa sezione, esploreremo come costruire un'applicazione di generazione di musica che possa prendere un video o un altro file multimediale e generare una canzone personalizzata per accompagnarlo.

A un livello elevato, il processo prevede i seguenti passaggi:

1. Caricamento del file video: Creeremo una funzione per caricare il file video in un servizio di storage cloud, come Google Cloud, in modo che possa essere elaborato dal modello AI.

2. Generazione del prompt musicale: Utilizzeremo il modello Google Gemini, un potente modello AI multimodale, per analizzare il file video e generare un prompt musicale. Questo prompt includerà il titolo, lo stile e i testi della musica.

3. Generazione della musica: Utilizzeremo la piattaforma AI Sono per generare la musica effettiva in base al prompt creato nel passaggio precedente. Ciò comporta la creazione di un task di generazione di musica e quindi l'interrogazione del risultato fino a quando la musica non è pronta.

I progressi nella musica generata dall'AI sono stati notevoli negli ultimi anni. La capacità di creare composizioni musicali personalizzate e coerenti in base a vari input, come prompt testuali, immagini o persino contenuti video, è una testimonianza dei progressi compiuti in questo campo.

Le sfide chiave nella generazione di musica, come catturare le complesse relazioni tra i diversi elementi musicali e generare coerenza a lungo termine, sono state affrontate attraverso approcci innovativi come quelli dimostrati dal modello Music LM di Google. Sfruttando gli embedding congiunti multimodali e i modelli di generazione di token specializzati, questi sistemi possono ora produrre output musicali di alta qualità che si allineano strettamente con i prompt forniti.

La disponibilità di piattaforme come Sono e Udio, che offrono interfacce user-friendly per la generazione di musica, evidenzia ulteriormente l'accessibilità e le applicazioni pratiche di questa tecnologia. La possibilità di creare canzoni personalizzate, colonne sonore o video musicali semplicemente fornendo pochi prompt descrittivi è uno strumento potente per i creatori di contenuti, i musicisti e persino gli utenti casuali.