中科院联合多校推出VMB框架：多模态AI音乐生成迎来新突破
北京 — 在人工智能音乐生成领域，一项由中国科学院信息工程研究所、中国科学院大学网络空间安全学院、上海人工智能实验室、上海交通大学等机构联合研发的创新框架——VMB（Visuals Music Bridge）近日正式亮相。该框架的推出，标志着多模态音乐生成技术取得了显著进展，为音乐创作、影视制作、游戏开发等领域带来了新的可能性。
VMB框架的核心在于其能够从文本、图像和视频等多种输入模态生成音乐。这一突破性的能力，得益于VMB巧妙地构建了文本桥接和音乐桥接，有效解决了传统方法中数据稀缺、跨模态对齐弱和可控性有限等难题。
文本桥接：视觉到音乐描述的桥梁
VMB首先通过其多模态音乐描述模型（MMDM），将视觉输入（如图像和视频）转化为详细的文本描述。这一过程基于InternVL2模型构建，能够捕捉视觉内容中的情感、主题和氛围，并将其转化为自然语言描述。这种文本桥接为后续的音乐生成提供了坚实的基础。
音乐桥接：广泛与针对性的检索策略
为了进一步提升音乐生成的可控性和质量，VMB采用了双轨音乐检索策略。一方面，它进行广泛检索，识别音乐的情感和主题内容，实现全局对齐；另一方面，它进行针对性检索，关注音乐的特定属性，如节奏、乐器和流派。这种双轨检索策略为用户提供了更精细的控制选项，用户可以通过修改文本描述或提供参考音乐来引导输出音乐。
显式条件音乐生成：融合桥接的创新方法
VMB的创新之处在于其显式条件音乐生成框架。该框架整合了文本桥接和音乐桥接，将其融入到一个文本到音乐的扩散变换器（DiT）中。通过这种方式，VMB能够显著提升音乐质量、模态对齐和定制对齐，超越了传统方法。
技术细节：RAG与控制信号融合
VMB在音乐生成中首次探索了检索增强生成（RAG）技术，动态结合音乐知识，弥合模态差距，提升跨模态生成性能。此外，VMB还采用了控制信号融合技术，在生成早期阶段就建立结构和语义对齐。风格化模块则通过跨注意力机制，将检索到的音乐与文本描述结合，聚焦音乐和文本数据中的风格线索，提高生成音乐与指定属性之间的对齐度。
VMB的应用前景：多领域赋能
VMB框架的应用前景十分广阔，它不仅可以为电影、电视剧、广告视频、纪录片等自动生成背景音乐，增强视觉内容的情感表达和氛围营造，还可以在游戏中根据场景变化实时生成背景音乐，提升玩家的沉浸感和游戏体验。此外，VMB还可应用于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域，为虚拟环境和增强现实体验提供适配的音乐，增强互动性。对于社交媒体内容创作者来说，VMB可以帮助他们根据视频内容生成个性化音乐，提升内容吸引力。VMB还可以作为音乐教育和辅助创作的工具，为音乐家和音乐爱好者提供灵感和创作工具。
项目开放：欢迎探索与合作
VMB项目已在GitHub上开源（https://github.com/wbs2788/VMB），并发布了技术论文（https://arxiv.org/pdf/2412.09428）。研究团队欢迎各界人士探索和使用该框架，共同推动多模态音乐生成技术的发展。
结论
VMB框架的推出，不仅是人工智能音乐生成领域的一项重要突破，也为跨模态人工智能技术的发展提供了新的思路。随着技术的不断进步，我们有理由相信，VMB将在未来的音乐创作、影视制作、游戏开发等领域发挥越来越重要的作用，为人们带来更加丰富多彩的视听体验。
参考文献
- VMB GitHub Repository: https://github.com/wbs2788/VMB
- VMB arXiv Paper: https://arxiv.org/pdf/2412.09428
（完）
说明：
- 标题和引言： 标题简洁明了，突出了新闻的核心内容。引言部分概括了VMB框架的创新之处和重要性，吸引读者继续阅读。
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- 参考文献： 文末列出了VMB项目的GitHub仓库和技术论文链接，方便读者查阅。
- 结论： 结论部分总结了文章的要点，并展望了VMB框架的未来发展。
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