利用多模态模型赋能，SONY团队完成音乐到音乐视频描述生成大突破！

最新推荐文章于 2025-11-24 20:11:50 发布
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#音视频 #3d #人工智能 #AI编程 #深度学习

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一种新的多模态音乐情绪识别模型 Multimodal Music Emotion Recognition with Feature Decom
AI天才研究院
08-11 1010
随着多媒体时代的到来，音乐作为最具代表性的多媒体形式在人们的生活中越来越受到重视。在人们不断寻找感动、满足、享受的同时，它也成为娱乐产业的热点话题。因此，对于音乐情绪识别系统的需求也越来越大。现有的基于特征的音乐情绪识别方法存在着很大的缺陷，主要原因在于无法处理多模态信息，即音频信号与文本信号之间缺乏统一的特征表示。
移动端大模型终极优化：Llama.cpp+骁龙8Gen3部署实战
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
06-07 1136
摘要：本文聚焦移动端大模型部署难题，深度解析基于Llama.cpp框架在骁龙8Gen3芯片上的工程化优化方案。通过4位量化技术（Q4_K_M）实现内存占用从13.2GB（FP16）骤降至4.8GB，端侧推理延迟从4200ms优化至980ms，在工业移动设备（如智能巡检终端）中实现零授权成本部署。文中提供完整的模型转换脚本、安卓NDK编译流程及语音交互代码示例，实测嘈杂车间环境下语音识别准确率达91%，响应延迟<1.2秒。方案适配骁龙NPU/GPU混合加速，为端侧大模型在工业、消费电子领域的规模化应用提供可复
大模型论文 | 腾讯发布XMusic框架，打破 AIGC 音乐生成难题
m0_56255097的博客
01-20 1288
近年来，人工智能生成内容（AIGC）在图像合成与文本生成领域取得了显著进展，所生成的内容可与人类创作相媲美。然而，人工智能生成音乐的质量尚未达到这一水平，主要原因在于有效控制音乐情感并确保高质量输出颇具挑战。本文提出一种通用的音乐生成框架 XMusic，它支持灵活的输入提示（如图像、视频、文本、标签及哼唱），以生成情感可控且高质量的符号音乐。XMusic 包含两个核心组件：XProjector 和 XComposer。
彻底搞懂多模态：图像描述、视频描述、视觉问答，深入了解多模态应用！
Code1994的博客
09-29 2927
视频定位任务指的是在视频内容中准确识别并标记出关键元素或事件的位置和时间点。这要求系统能够分析视频帧，理解视频中的动态变化，并据此确定特定对象、场景或事件在视频中的具体位置和时间范围。
音乐情感分析大创（1）：前期调研
自由
10-24 1600
经过老师的不断启发，大创项目终于走上了研究的正轨。我打算以博客的方式记录下整个项目的研究过程、走过的弯路以及一些灵感与想法。第一次写博客，文笔不甚流畅，还望见谅。
【AIGC】Seed-Music 字节跳动开发的音乐生成模型
GDL_MPY的博客
10-08 1936
Seed-Music是一个由字节跳动研发的音乐生成模型，用户可以通过输入多模态数据（如文本描述、音频参考、乐谱、声音提示等）来生成音乐，并且提供了方便的后期编辑功能，比如修改歌词或旋律。Seed-Music 结合了自回归语言模型和扩散模型，在保持音乐生成质量的同时，提供了对生成音乐的精确控制。Seed-Music还支持用户上传短暂的语音片段，系统会将其转换为完整的歌声。此外，Seed-Music不仅支持声乐和器乐生成，还支持歌声合成、歌声转换、音乐编辑等功能，适用于不同的用户群体。Seed-Music的架构
从AI大模型电视，看正在被改写的家庭智能交互
python122_的博客
06-12 919
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。客观来看，AI风口上的电视产业已是百舸争流，但AI电视的整体发展仍处在上升期。
【传感器多模态融合与AI驱动】
优快云-新能源汽车研发测试专业博主
05-13 2036
当新能源汽车的感知精度突破量子极限，当多模态数据流孕育出真正的机器意识，这场静默的技术革命正在重塑移动出行的本质。对于从业者而言，唯有深入理解物理传感与数字智能的融合之道，方能在这场升维竞争中掌握先机。延伸阅读《ISO 21434道路车辆网络安全工程》标准解读碳化硅功率器件对BMS架构的影响分析车载传感器EMC设计白皮书（2023版）#技术标签#新能源汽车 #传感器技术 #多模态融合 #电池管理系统 #热失控预警 #智能驾驶 #AIoT。
RTX4090赋能Runway视频生成模型优化广告文案生成部署案例
weixin_35755434的博客
09-27 940
本文探讨了基于RTX4090显卡本地部署Runway视频生成模型的技术路径，涵盖硬件适配、模型优化、推理加速及广告自动化生成全流程。通过混合精度计算、模型量化、动态批处理与语义增强等手段，实现高效、低延迟的个性化广告视频生产。
AIGC音乐VS传统创作：AI会取代人类音乐家吗？技术深度分析
AI天才研究院
05-22 1309
随着OpenAI MusicGen、Google Magenta等AIGC音乐工具的普及，AI生成音乐已从实验室走向商业应用。AI音乐生成的技术底层逻辑是什么？人类音乐创作的不可替代性体现在哪些维度？未来音乐创作的人机关系将如何演变？通过技术解构与艺术哲学双重视角，建立跨学科分析框架，为音乐从业者、技术开发者及艺术爱好者提供决策参考。技术原理对比：解析AI音乐生成的核心技术栈，对比人类创作的神经认知机制创作逻辑差异：从数据驱动vs灵感驱动、模式匹配vs意义建构等维度展开分析。
AI作曲VS人类作曲家：谁将主宰未来音乐产业？
AI天才研究院
05-19 1194
随着深度学习技术的突破，AI作曲系统已能生成接近专业水准的音乐作品，引发了关于音乐创作本质的深度思考。AI作曲的技术原理与人类创作思维的本质区别是什么？两者在商业价值、艺术表达、产业生态中的竞争优势如何？未来音乐产业的主导力量将发生哪些结构性变化？技术解析：对比AI与人类的创作机制，解析生成模型核心算法产业重构：分析商业应用场景中的成本效益与艺术价值冲突未来展望：探讨人机协作模式及产业生态演化路径AI作曲：通过机器学习模型自动生成音乐的技术，涵盖旋律、和声、配器等创作环节生成模型。
【深度学习新浪潮】什么是端侧AI？
智能守恒_HengAI
06-19 1345
端侧AI（Edge AI）是指在终端设备（如手机、智能家居、穿戴设备等）本地运行的人工智能技术，无需将数据上传至云端服务器，直接在设备端完成数据处理、模型推理和决策。其核心优势在于低延迟、高隐私性、减少网络依赖，尤其适合对实时性和数据安全要求高的场景。端侧AI的发展将呈现“硬件量子化、算法智能化、场景泛在化、隐私主动化、协同动态化、生态开放化”六大特征。到2025年，随着边缘芯片算力突破50 TOPS、量子计算初步商用、联邦学习标准落地，端侧AI将成为支撑“万物智联”的核心技术。
批量视频数据或高质量图片数据下载
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qq_43035475的博客
11-24 115
【代码】批量视频数据或高质量图片数据下载。
视频融合平台EasyCVR远程监控技术在沙尘暴交通监控中的应用
AI与流媒体视频技术
11-24 160
此外，灵活的部署方式和跨终端覆盖能力进一步提升了管理效率。
超越 VTM-RA！快手双向智能视频编码器BRHVC亮相NeurIPS2025
kuaishoutech的博客
11-24 376
快手音视频技术团队提出了全新的双向智能视频编码方法 —— BRHVC。该方法不仅在压缩性能上显著超越业内最先进的端到端智能视频编码方案，也成功超越最新标准的 VTM-RA 编码。 文章亮点： 从低时延模式到双向模式的扩展 创新的双向智能视频编码框架
2025年9月GESPC++三级真题解析（含视频）
weixin_46127956的博客
11-21 763
例如，2025 年 9 月 1 日是星期一，在输出九月的日历时，1 号的个位 1 就需要与星期一 MON 的最后一个字母 N 对齐。小 A 想知道，对于给定的数组 a，需要多少次操作才能使得 a 中的整数全部变成 0。你能帮他计算出答案吗？，int的最大值是2147483647，反转后就是7463847412，7要改为1否则int存储不了，即为1463847412。一行，一个正整数 m，表示需要按照格式输出 2025 年 m 月的日历。一行，一个正整数，表示 a 中整数全部变成 0 所需要的操作次数。
【音频】在Windows下使用VS2022编译PJSIP
郭老二
11-22 96
2）github。
【Python脚本系列】PyAudio+librosa+dtw库录制、识别音频并实现点击（四）
2401_82756020的博客
11-24 156
2.本例中的程序会识别系统所有音量，所以如果想单独识别某个应用的音量，可以把“系统音量的输出设备变为cable input(VB-Audio Virtual Cable)”的操作变为打开音量合成器，找到某个应用，然后把该应用的音量输出设备变为cable input(VB-Audio Virtual Cable)，如此其他应用的音量不会被识别到。1."A.wav", "B.wav", "C.wav"提前录制好的音频得放在脚本同一目录下。：将实时音频 MFCC 与模板音频 MFCC 做相似度匹配。
niri 音频图形界面工具
nvd11的专栏
11-23 720
兼容 PipeWire 的图形化音频管理工具。就可以快速打开音频控制面板。- 可视化音频路由和连接。
Janus-Pro：通过数据与模型扩展提升多模态理解与图像生成
Janus-Pro是由DeepSeek-AI团队推出的一款先进多模态大模型，作为其前代模型Janus的重要升级版本，它在统一的架构下实现了对多模态理解（Multimodal Understanding）和文本到图像生成（Text-to-Image Generation）两...
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