MiniMax推出端到端AI音乐生成大模型

MiniMax 推出端到端 AI 音乐生成大模型 abab-music-1，开启音乐创作新纪元

北京，2024年3月20日 – MiniMax 今日宣布推出其最新端到端 AI 音乐生成大模型 abab-music-1，标志着人工智能在音乐创作领域迈出重要一步。该模型能够合成多种音乐形式，包括纯音乐和清唱作品，同时满足伴奏和人声的生成需求，简化了音乐录制与创作过程，为音乐创作者、制作人、影视配乐师、内容创作者等提供了全新的创作工具。

abab-music-1 的推出，不仅是MiniMax 在人工智能领域的一次重大突破，更是音乐创作领域的一次革命性变革。它将为音乐创作带来以下几方面的改变：

1. 降低创作门槛，激发创作灵感

以往，音乐创作需要专业的音乐知识和技能，以及昂贵的设备和软件。而 abab-music-1 的出现，让音乐创作变得更加便捷和高效。即使没有专业音乐背景，用户也可以通过简单的文本描述或音频素材，快速生成高质量的音乐作品，为创作提供灵感和素材。

2. 拓展音乐创作边界，丰富音乐形式

abab-music-1 能够合成多种音乐形式，包括纯音乐和清唱作品，并满足伴奏和人声的生成需求。这将为音乐创作带来更多可能性，拓展音乐创作的边界，丰富音乐形式，为音乐创作注入新的活力。

3. 提升音乐创作效率，加速创作进程

abab-music-1 能够快速生成高质量的音乐片段，为音乐创作提供基础素材，节省创作时间，提高创作效率。这将加速音乐创作进程，让音乐创作者能够更专注于创意和表达。

abab-music-1 的技术特点

abab-music-1 能够实现端到端音乐生成，得益于其先进的技术架构和强大的模型能力：

端到端音乐生成： abab-music-1 支持从输入到输出的完整音乐生成过程，能够根据用户需求生成多种音乐形式。
多模态理解能力： 模型能够理解和处理多种模态的数据，如文本、音频等，并根据文本描述生成相应的音乐，或对音频信号进行分析和生成。
混合专家模型（MoE）：MiniMax 在其模型中采用了 MoE 架构，在处理复杂任务时提升计算效率，在单位时间内训练更多的数据。
线性注意力（Linear Attention）： abab-music-1 可能采用了线性注意力机制，可以提高模型处理长序列数据的能力，同时降低计算成本。

abab-music-1 的应用场景

abab-music-1 的应用场景非常广泛，它可以应用于：