Op een hoog niveau is het muziekgeneratiemodel vergelijkbaar met het beeldgeneratiemodel, waarbij beide gebruik maken van het diffusiemodel. Het diffusieproces begint met een zeer ruisig audiofragment en vermindert geleidelijk de ruis totdat het een audio-uitvoer met hoge kwaliteit genereert.

De belangrijkste uitdaging bij muziekgeneratie is de gezamenlijke inbedding tussen de invoerprompt (tekst, beeld of ander audio) en de uiteindelijke audiogegevens. Dit komt omdat muziek veel complexe attributen heeft zoals ritme, melodie, frequentie, emotie en amplitude, die moeilijk te beschrijven zijn met alleen tekst. Zonder een uitgebreide beschrijving van de muziek kan dezelfde tekstprompt leiden tot zeer verschillende resultaten.

Sommige openbare voorbeelden die deze uitdaging aanpakken, zijn Google's MusicLM, dat drie verschillende modellen gebruikt om tokens te genereren die audio-tekst, semantische en akoestische kenmerken vertegenwoordigen. Door deze drie soorten tokens te combineren, kan het model meer details van de gewenste muziek vastleggen.

De muziekgeneratietechnologie heeft de afgelopen jaren grote stappen gemaakt, met aanzienlijke vooruitgang in door AI aangedreven muziekcreatie. Hier volgt een beknopt overzicht van de huidige stand van deze technologie:

1. Diffusiemodellen: Op een hoog niveau gebruiken muziekgeneratiemodellen diffusiemodellen, vergelijkbaar met beeldgeneratie. Deze modellen beginnen met een ruisig audiofragment en verwijderen geleidelijk de ruis om hoogwaardige audio te produceren.

2. Gezamenlijke inbedding: De belangrijkste uitdaging bij muziekgeneratie is het creëren van een gezamenlijke inbedding tussen de invoer (bijv. tekst, beeld of ander audio) en de uiteindelijke audio-uitvoer. Dit vereist begrip van de complexe relaties tussen verschillende muzikale elementen zoals ritme, melodie, frequentie, emotie en amplitude.

3. Multimodale benaderingen: Prominente voorbeelden zoals Google's MusicLM laten het gebruik zien van meerdere modellen om verschillende aspecten van muziek vast te leggen, zoals audiolangomodellen, semantische modellen en akoestische modellen. Deze multimodale benadering helpt bij het genereren van coherentere en gedetailleerdere muziek.

Muziekgeneratie is de afgelopen maanden enorm vooruitgegaan, met vooruitgang in door AI aangedreven muziekgeneratieplatforms. In dit gedeelte zullen we onderzoeken hoe we een muziekgeneratietoepassing kunnen bouwen die een video- of ander mediabestand kan nemen en een gepersonaliseerd lied kan genereren om het te begeleiden.

Op een hoog niveau bestaat het proces uit de volgende stappen:

1. Het videobestand uploaden: We zullen een functie maken om het videobestand naar een cloudopslagservice, zoals Google Cloud, te uploaden, zodat het door het AI-model kan worden verwerkt.

2. De muziekprompt genereren: We zullen het Google Gemini-model, een krachtig multimodaal AI-model, gebruiken om het videobestand te analyseren en een muziekprompt te genereren. Deze prompt zal de muzieknaam, stijl en tekst bevatten.

3. De muziek genereren: We zullen het Sono AI-platform gebruiken om de daadwerkelijke muziek te genereren op basis van de prompt die in de vorige stap is gemaakt. Dit omvat het maken van een muziekgeneratietaak en vervolgens het resultaat opvragen totdat de muziek klaar is.

De vooruitgang in door AI gegenereerde muziek is de afgelopen jaren opmerkelijk geweest. Het vermogen om gepersonaliseerde en coherente muziekcomposities te creëren op basis van verschillende invoer, zoals tekstprompts, afbeeldingen of zelfs videoinhoud, is een bewijs van de vooruitgang die in dit veld is geboekt.

De belangrijkste uitdagingen bij muziekgeneratie, zoals het vastleggen van de complexe relaties tussen verschillende muzikale elementen en het genereren van langetermijncoherentie, zijn aangepakt door innovatieve benaderingen zoals die van Google's Music LM-model. Door gebruik te maken van multimodale gezamenlijke inbedding en gespecialiseerde tokengenera-tiemodellen, kunnen deze systemen nu hoogwaardige muzikale output produceren die nauw aansluit bij de verstrekte prompts.

De beschikbaarheid van platforms als Sono en Udio, die gebruiksvriendelijke interfaces bieden voor het genereren van muziek, benadrukt verder de toegankelijkheid en praktische toepassingen van deze technologie. Het vermogen om aangepaste liedjes, soundtracks of muziekvideo's te maken door slechts een paar beschrijvende prompts te geven, is een krachtig hulpmiddel voor contentmakers, muzikanten en zelfs casual gebruikers.