腾讯联合新加坡国立大学推出多模态音乐理解和生成框架M2UGen
北京，2023年11月28日– 腾讯PCG ARC实验室与新加坡国立大学联合推出了一款名为M2UGen的多模态音乐理解和生成框架，旨在将人工智能技术应用于音乐创作领域，赋予音乐创作新的可能性。
M2UGen的核心优势在于其能够理解和生成多种形式的音乐，并与文本、图像、视频等多种模态信息进行交互。该框架结合了大型语言模型（LLM）的能力，能够处理包括文本、图像、视频和音频在内的多模态输入，并生成相应的音乐。
M2UGen的主要功能包括：
- 音乐理解： M2UGen能够理解音乐的内容，包括旋律、节奏、使用的乐器以及音乐所表达的情感或意境。
- 文本到音乐生成： 用户只需提供一段文本描述，M2UGen就能根据文本内容生成相应的音乐。
- 图像到音乐生成： M2UGen可以将图像内容转化为音乐，理解图像中的场景、情感等元素，并创作与之相匹配的音乐。
- 视频到音乐生成： M2UGen能够分析视频内容，并生成相匹配的音乐，为视频增添声音元素。
- 音乐编辑： M2UGen具备音乐编辑功能，可以对现有的音乐作品进行修改，例如改变乐器声音、调整节奏等。
M2UGen的技术原理基于多模态特征编码器、多模态理解适配器、桥接LLM和音乐理解与生成模块。
- 多模态特征编码器： 使用不同的编码器处理不同模态的输入，例如音乐编码器MERT、图像编码器ViT和视频编码器ViViT。
- 多模态理解适配器： 整合多模态编码器的输出，形成统一的特征表示，输入到LLM中。
- 桥接LLM： 用LLaMA 2模型作为基础，将多模态上下文信息引入LLM，理解和生成音乐。
- 音乐理解与生成模块： 在音乐生成任务中，使用特定的音频标记来指示音乐输出，基于音乐解码器如AudioLDM 2或MusicGen生成音乐。
M2UGen的应用场景十分广泛，包括：
- 音乐制作： 音乐家和制作人可以用M2UGen来生成新的音乐创意或编辑现有作品。
- 电影和视频制作： 为电影、广告、游戏和在线视频提供定制的背景音乐和声效。
- 音乐教育： 作为教学工具，帮助学生理解音乐理论和创作过程。
- 艺术创作： 艺术家可以用M2UGen将视觉艺术作品转化为音乐，创造跨媒介的艺术体验。
- 娱乐互动： 在互动展览、主题公园或现场演出中，提供实时音乐生成，增强观众体验。
M2UGen的推出标志着人工智能技术在音乐创作领域取得了新的突破，为音乐创作带来了新的可能性。未来，M2UGen有望进一步发展，为更多领域提供更强大的音乐创作能力。
项目地址：
- 项目官网：crypto-code.github.io/M2UGen-Demo
- GitHub仓库：https://github.com/shansongliu/M2UGen
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/M2UGen
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2311.11255
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