Em um nível mais alto, o modelo de geração de música é semelhante ao modelo de geração de imagens, ambos usando o modelo de difusão. O processo de difusão começa com um clipe de áudio muito ruidoso e gradualmente reduz o ruído até gerar uma saída de áudio de alta fidelidade.

O principal desafio na geração de música é o embedding conjunto entre o prompt de entrada (texto, imagem ou outro áudio) e os dados de áudio finais. Isso se deve ao fato de que a música possui muitos atributos complexos, como ritmo, melodia, frequência, emoção e amplitude, que são difíceis de descrever apenas com texto. Sem uma descrição abrangente da música, o mesmo prompt de texto pode levar a resultados muito diferentes.

Alguns exemplos públicos que enfrentam esse desafio incluem o MusicLM do Google, que usa três modelos diferentes para gerar tokens representando recursos de áudio-texto, semânticos e acústicos. Ao combinar esses três tipos de tokens, o modelo pode capturar mais detalhes da música desejada.

A tecnologia de geração de música evoluiu muito nos últimos anos, com avanços significativos na criação de música impulsionada por IA. Aqui está uma visão geral concisa do estado atual dessa tecnologia:

1. Modelos de Difusão: Em um nível mais alto, os modelos de geração de música usam modelos de difusão, semelhantes à geração de imagens. Esses modelos começam com um clipe de áudio ruidoso e gradualmente removem o ruído para produzir áudio de alta qualidade.

2. Embedding Conjunto: O principal desafio na geração de música é criar um embedding conjunto entre a entrada (por exemplo, texto, imagem ou outro áudio) e a saída de áudio final. Isso requer entender as relações complexas entre vários elementos musicais, como ritmo, melodia, frequência, emoção e amplitude.

3. Abordagens Multimodais: Exemplos proeminentes como o MusicLM do Google demonstram o uso de vários modelos para capturar diferentes aspectos da música, como modelos de linguagem de áudio, modelos semânticos e modelos acústicos. Essa abordagem multimodal ajuda a gerar música mais coerente e detalhada.

A geração de música tem avançado rapidamente, com a capacidade de gerar composições musicais coerentes e personalizadas com base em vários insumos. Embora ainda haja espaço para melhorias, o estado atual da tecnologia permite a criação de aplicativos e experiências inovadoras.

A geração de música evoluiu muito nos últimos meses, com avanços em plataformas de geração de música impulsionadas por IA. Nesta seção, exploraremos como construir um aplicativo de geração de música que possa pegar um vídeo ou outro arquivo de mídia e gerar uma música personalizada para acompanhá-lo.

Em um nível mais alto, o processo envolve as seguintes etapas:

1. Carregando o Arquivo de Vídeo: Criaremos uma função para carregar o arquivo de vídeo em um serviço de armazenamento em nuvem, como o Google Cloud, para que possa ser processado pelo modelo de IA.

2. Gerando o Prompt de Música: Usaremos o modelo Google Gemini, um poderoso modelo de IA multimodal, para analisar o arquivo de vídeo e gerar um prompt de música. Esse prompt incluirá o título da música, o estilo e a letra.

3. Gerando a Música: Usaremos a plataforma de IA Sono para gerar a música real com base no prompt criado na etapa anterior. Isso envolve criar uma tarefa de geração de música e, em seguida, consultar o resultado até que a música esteja pronta.

4. Sobrepondo a Música com o Vídeo: Por fim, usaremos uma biblioteca de edição de vídeo, como o OpenCV, para sobrepor a música gerada ao vídeo original, criando um vídeo musical personalizado.