На высоком уровне модель генерации музыки похожа на модель генерации изображений, обе используют модель диффузии. Процесс диффузии начинается с очень шумного аудиоклипа и постепенно уменьшает шум, пока не генерирует аудиовыход высокого качества.

Основная проблема в генерации музыки - это совместная встраиваемость между входным запросом (текст, изображение или другое аудио) и окончательными аудиоданными. Это связано с тем, что музыка имеет много сложных атрибутов, таких как ритм, мелодия, частота, эмоции и амплитуда, которые трудно описать одним только текстом. Без всестороннего описания музыки один и тот же текстовый запрос может привести к совершенно разным результатам.

Некоторые общедоступные примеры, которые решают эту проблему, включают MusicLM от Google, который использует три разные модели для генерации токенов, представляющих аудио-текст, семантические и акустические характеристики. Объединяя эти три типа токенов, модель может захватить больше деталей желаемой музыки.

Технология генерации музыки за последние годы значительно продвинулась, с большими успехами в создании музыки с помощью ИИ. Вот краткий обзор текущего состояния этой технологии:

1. Модели диффузии: На высоком уровне модели генерации музыки используют модели диффузии, аналогичные генерации изображений. Эти модели начинают с шумного аудиоклипа и постепенно удаляют шум, чтобы произвести высококачественное аудио.

2. Совместная встраиваемость: Ключевая проблема в генерации музыки - создание совместной встраиваемости между входными данными (например, текстом, изображением или другим аудио) и окончательным аудиовыходом. Это требует понимания сложных взаимосвязей между различными музыкальными элементами, такими как ритм, мелодия, частота, эмоции и амплитуда.

3. Мультимодальные подходы: Известные примеры, такие как MusicLM от Google, демонстрируют использование нескольких моделей для захвата различных аспектов музыки, таких как аудио-языковые модели, семантические модели и акустические модели. Этот мультимодальный подход помогает генерировать более согласованную и подробную музыку.

Генерация музыки с помощью ИИ за последние месяцы значительно продвинулась, с появлением платформ для генерации музыки с помощью ИИ. В этом разделе мы рассмотрим, как построить приложение для генерации музыки, которое может взять видео или другой медиафайл и сгенерировать персонализированную песню для его сопровождения.

На высоком уровне процесс включает следующие шаги:

1. Загрузка видеофайла: Мы создадим функцию для загрузки видеофайла в облачное хранилище, например, Google Cloud, чтобы его можно было обработать моделью ИИ.

2. Генерация музыкального запроса: Мы будем использовать модель Google Gemini, мощную мультимодальную модель ИИ, для анализа видеофайла и генерации музыкального запроса. Этот запрос будет включать название музыки, стиль и тексты.

3. Генерация музыки: Мы будем использовать платформу Sono AI для генерации фактической музыки на основе запроса, созданного на предыдущем шаге. Это включает создание задачи генерации музыки и затем запрос результата, пока музыка не будет готова.

Прогресс в ИИ-генерируемой музыке за последние годы был поразительным. Способность создавать персонализированные и согласованные музыкальные композиции на основе различных входных данных, таких как текстовые подсказки, изображения или даже видеоконтент, является свидетельством прогресса, достигнутого в этой области.

Основные проблемы в генерации музыки, такие как захват сложных взаимосвязей между различными музыкальными элементами и генерация долгосрочной согласованности, были решены с помощью инновационных подходов, таких как те, которые продемонстрировала модель Google Music LM. Используя многомодальные совместные встраиваемости и специализированные модели генерации токенов, эти системы теперь могут производить высококачественные музыкальные выходы, которые тесно соответствуют предоставленным подсказкам.

Доступность платформ, таких как Sono и Udio, которые предлагают удобные интерфейсы для генерации музыки, еще больше подчеркивает доступность и практические применения этой технологии. Возможность создавать пользовательские песни, саундтреки или музыкальные видео, просто предоставив несколько описательных подсказок, является мощным инструментом для создателей контента, музыкантов и даже случайных пользователей.