음악 생성 모델은 이미지 생성 모델과 유사하게 확산 모델을 사용합니다. 확산 프로세스는 매우 노이즈가 많은 오디오 클립에서 시작하여 점차 노이즈를 줄여 고품질 오디오 출력을 생성합니다.

음악 생성의 핵심 과제는 입력 프롬프트(텍스트, 이미지 또는 다른 오디오)와 최종 오디오 데이터 간의 결합 임베딩입니다. 음악에는 리듬, 멜로디, 주파수, 감정, 진폭 등 복잡한 속성이 많기 때문에 텍스트만으로는 이를 설명하기 어렵습니다. 음악에 대한 포괄적인 설명 없이는 동일한 텍스트 프롬프트가 매우 다른 결과를 초래할 수 있습니다.

음악 생성 기술은 최근 몇 년 동안 큰 발전을 이루었습니다. AI 기반 음악 창작 기술의 현재 상황을 간단히 살펴보면 다음과 같습니다:

1. 확산 모델: 음악 생성 모델은 이미지 생성과 유사하게 확산 모델을 사용합니다. 이 모델은 노이즈가 많은 오디오 클립에서 시작하여 점차 노이즈를 제거하여 고품질 오디오를 생성합니다.

2. 결합 임베딩: 음악 생성의 핵심 과제는 입력(텍스트, 이미지 또는 다른 오디오)과 최종 오디오 출력 간의 결합 임베딩을 만드는 것입니다. 이를 위해서는 리듬, 멜로디, 주파수, 감정, 진폭 등 다양한 음악 요소 간의 복잡한 관계를 이해해야 합니다.

3. 멀티모달 접근법: Google의 MusicLM과 같은 대표적인 사례에서는 오디오 언어 모델, 의미 모델, 음향 모델 등 여러 모델을 사용하여 음악의 다양한 측면을 포착합니다. 이러한 멀티모달 접근법은 더 일관성 있고 자세한 음악을 생성할 수 있게 합니다.

음악 생성 기술은 최근 몇 달 사이에 큰 발전을 이루었습니다. AI 기반 음악 생성 플랫폼의 발전을 살펴보고, 비디오 또는 다른 미디어 파일을 입력으로 받아 개인화된 노래를 생성하는 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.

전반적인 프로세스는 다음과 같습니다:

1. 비디오 파일 업로드: 구글 클라우드와 같은 클라우드 스토리지 서비스에 비디오 파일을 업로드하여 AI 모델에서 처리할 수 있게 합니다.

2. 음악 프롬프트 생성: 강력한 멀티모달 AI 모델인 구글 Gemini 모델을 사용하여 비디오 파일을 분석하고 음악 프롬프트를 생성합니다. 이 프롬프트에는 음악 제목, 스타일, 가사가 포함됩니다.

3. 음악 생성: Sono AI 플랫폼을 사용하여 이전 단계에서 생성된 프롬프트를 기반으로 실제 음악을 생성합니다. 음악 생성 작업을 생성하고 결과를 쿼리하여 음악이 준비될 때까지 기다립니다.

4. 비디오에 음악 오버레이: 마지막으로 OpenCV와 같은 비디오 편집 라이브러리를 사용하여 생성된 음악을 원본 비디오에 오버레이하여 개인화된 뮤직 비디오를 만듭니다.

AI 기반 음악 생성 기술의 발전은 눈부시다고 할 수 있습니다. 텍스트 프롬프트, 이미지 또는 심지어 비디오 콘텐츠와 같은 다양한 입력을 바탕으로 개인화되고 일관성 있는 음악 작품을 생성할 수 있게 되었습니다.

음악 생성의 핵심 과제인 다양한 음악 요소 간의 복잡한 관계를 포착하고 장기적인 일관성을 생성하는 문제는 Google의 Music LM 모델과 같은 혁신적인 접근법을 통해 해결되고 있습니다. 멀티모달 결합 임베딩과 전문화된 토큰 생성 모델을 활용하여 이러한 시스템은 이제 제공된 프롬프트와 잘 부합하는 고품질의 음악 출력을 생성할 수 있습니다.

Sono와 Udio와 같은 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 음악을 생성할 수 있게 하여, 이 기술의 접근성과 실용적인 응용 분야를 보여줍니다. 단순한 설명적 프롬프트만으로 맞춤형 노래, 사운드트랙 또는 뮤직 비디오를 만들 수 있다는 것은 콘텐츠 창작자, 음악가 및 일반 사용자에게 강력한 도구가 될 수 있습니다.