音乐生成

在自动音乐生成领域，生成一首具备完整结构、风格统一、人声与伴奏和谐融合的全长歌曲，依然是极具挑战性的任务。 现有方法——无论是基于语言模型的自回归生成，还是基于扩散模型的音频合成——往往面临两难困境...

随着大语言模型（LLMs）和音频语言模型的快速发展，AI 在音乐生成领域的能力显著提升，特别是在 歌词到歌曲生成 的方向上取得了突破性进展。 然而，现有方法仍面临两大核心挑战： 歌曲结构复杂，难以同时...

多模态音乐生成旨在从多种输入模态（如文本、视频和图像）中生成音乐。尽管现有方法通过使用通用嵌入空间进行多模态融合，在其他任务中表现出色，但在多模态音乐生成中仍面临以下挑战： 数据稀缺：高质量的多模态音...

字节跳动旗下豆包团队推出音乐生成系统Seed-Music，能够创作出高质量的音乐，并且可以根据用户的细致要求来调整音乐的风格和内容。Seed-Music结合了自回归语言建模和扩散方法，支持两种关键的音...