Meta 正式开源音乐生成模型 MusicGen

最新推荐文章于 2025-07-23 10:07:58 发布
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Meta在Github上发布了音乐生成模型MusicGen，该模型基于Transformer，能将文本和旋律转化为乐曲。经过20000小时音乐训练，使用EnCodec提高处理效率。MusicGen在与多个音乐模型对比中表现出色，支持文本与旋律组合输入，并已在Huggingface上提供演示应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

导读Meta 近日在 Github 上开源了其音乐生成模型 MusicGen。据介绍，MusicGen 主要用于音乐生成，它可以将文本和已有的旋律转化为完整乐曲。该模型基于谷歌 2017 年推出的 Transformer 模型。

研发团队表示：“我们使用了 20000 小时的授权音乐来对训练该模型，并采用 Meta 的 EnCodec 编码器将音频数据分解为更小的单元进行并行处理，进而让 MusicGen 的运算效率和生成速度都比同类型 AI 模型更为出色。”

除此之外，MusicGen 还支持文本与旋律的组合输入，例如你可以提出生成 “一首轻快的曲目” 并同时要求 “将它与贝多芬的《欢乐颂》结合起来”。

研发团队还对 MusicGen 的实际表现进行了测试。结果显示，与谷歌的 MusicLM 以及 Riffusion、Mousai、Noise2Music 等其他音乐模型相比，MusicGen 在测试音乐与文本提示的匹配度以及作曲的可信度等指标上表现更好，总体而言略高于谷歌 MusicLM 的水平。

Meta 已允许该模型的商业使用，并在 Huggingface 上发布了一个供演示用的网页应用。

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<think>好的，我现在需要处理用户关于AI音乐生成技术的问题。用户可能想了解实现方法、工具和研究进展。首先，我需要回忆相关领域的知识，比如现有的模型如MusicLM、Jukedeck等，以及它们的实现方式。 然后，我应该考虑技术实现方法，包括生成模型如Transformer、GAN、扩散模型的应用。需要确保提到的每个技术点都有例子或引用支持，比如引用提到的MusicLM-Pytorch和3D生成技术中的优化方法。 接下来是工具和框架部分，用户可能对开源项目感兴趣，比如Magenta、OpenAI的MuseNet，以及商业平台如Amper Music。要确保这些工具的信息准确，并适当引用参考资料。 研究进展方面，需要涵盖近年来的发展，比如多模态融合、可控性提升和实时生成技术。同时，要指出当前面临的挑战，如音乐质量、版权问题，以及未来的研究方向，比如个性化生成和跨领域应用。 用户可能还关心如何入门，所以需要提供学习路径，推荐学习机器学习和音频处理的基础知识，然后实践开源项目。此外，生成相关问题时要覆盖技术、应用和挑战，帮助用户深入探索。 最后，检查是否符合格式要求：行内公式用$，独立公式用$$，中文回答，引用正确标注。确保没有使用Markdown，语言口语化，结构清晰，分点明确。</think>以下关于AI音乐生成技术的综合说明，结合最新研究进展和实现方法： ### 一、技术实现方法 1. **生成模型架构** - **Transformer架构**：通过自注意力机制处理音乐序列，如MusicLM使用$T5$文本编码器与SoundStream音频编码器结合 - **扩散模型**：通过逐步去噪过程生成高质量音频，如微软的BGM-Composer采用$DDPM$框架 - **混合模型**：结合GAN与RNN的优势，Jukedeck使用$LSTM-GAN$架构实现旋律生成 2. **多模态融合技术** - 文本到音乐的跨模态映射使用对比学习损失函数： $$ \mathcal{L}_{CL} = -\log\frac{\exp(s(z_t,z_a)/\tau)}{\sum_{j=1}^N \exp(s(z_t,z_a^j)/\tau)} $$ 其中$z_t$为文本嵌入，$z_a$为音频嵌入[^1] ### 二、工具与框架 1. **开源实现** - MusicLM-Pytorch：支持文本/旋律条件生成，提供16kHz/24kHz音频输出 - Magenta（TensorFlow）：包含MusicVAE、MelodyRNN等模块 ```python # MusicVAE示例代码 model = MusicVAE() sequences = model.sample(n=3, length=16) ``` 2. **商业平台** - Amper Music：基于规则的AI作曲系统 - AIVA：支持多流派风格迁移，使用$Transformer-XL$架构 ### 三、最新研究进展（2023-2024） 1. **突破性技术** - 谷歌的Noise2Music实现零样本音乐生成 - Meta的AudioCraft系列模型将生成速度提升3倍 2. **关键论文** - MusicLM（ICML 2023）：提出分层建模框架 - MusicGen（NeurIPS 2023）：引入旋律约束机制 ### 四、挑战与未来方向 1. **现存问题** - 长程结构连贯性（>3分钟乐曲） - 情感表达的精细控制 - 版权合规性（训练数据溯源） 2. **发展趋势** - 物理建模合成器与AI结合 - 实时交互式生成（延迟<200ms） - 多模态反馈系统（结合脑波/手势输入）[^2]
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