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川普在美国宾州巴特勒的一次演讲中遇刺_20240714川普在美国宾州巴特勒的一次演讲中遇刺_20240714
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引言:

想象一下,你正在观看一部充满张力的电影,背景音乐完美地烘托了剧情的紧张氛围;或者你正在玩一款沉浸式的游戏,音乐随着场景的变化而变化,让你仿佛置身其中。这些引人入胜的体验背后,音乐扮演着至关重要的角色。然而,为不同的视觉内容匹配合适的音乐往往需要耗费大量的时间和精力。如今,一项由中国科研团队开发的全新AI框架——VMB(Visuals Music Bridge)有望彻底改变这一现状。VMB不仅能理解文本描述,还能从图像和视频等多种模态输入中生成音乐,为AI音乐创作开启了新的篇章。

主体:

在人工智能领域,多模态学习一直是研究的热点。如何让AI能够像人类一样理解不同形式的信息,并进行综合处理,是该领域面临的巨大挑战。近日,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推出的VMB框架,正是在这一挑战上迈出了重要一步。

VMB的核心创新在于其独特的“桥接”机制。传统的多模态音乐生成方法往往面临数据稀缺、跨模态对齐弱和可控性有限等问题。为了解决这些难题,VMB引入了文本桥接和音乐桥接的概念。

  • 文本桥接: VMB首先利用多模态音乐描述模型(MMDM),基于InternVL2架构,将视觉输入(如图像和视频)转换为详细的文本描述。这个过程就像给AI配备了一个“翻译器”,让它能够理解视觉内容所蕴含的情感和主题。例如,一张夕阳西下的照片,VMB可能会将其描述为“宁静的傍晚,温暖的色彩,带有淡淡的忧伤”。
  • 音乐桥接: 随后,VMB通过双轨音乐检索模块,结合广泛和针对性的音乐检索策略,为音乐生成提供参考。广泛检索旨在识别音乐的情感和主题,而针对性检索则关注音乐的特定属性,如节奏、乐器和流派。这一步为AI提供了“音乐素材库”,让它可以根据文本描述选择合适的音乐元素。

通过整合文本桥接和音乐桥接,VMB构建了一个显式条件音乐生成框架。该框架利用扩散变换器(DiT)将文本描述转换为音乐,并使用Music ControlFormer整合广泛检索的细粒度控制,以及Stylization Module处理针对性检索的整体条件。这种方法不仅提高了音乐的生成质量,还增强了模态之间的对齐,使得生成的音乐更加贴合输入的视觉和情感内容。

VMB的另一大亮点是首次在音乐生成中探索了检索增强生成(RAG)技术。通过动态结合音乐知识,RAG技术有效地弥合了模态之间的差距,提升了跨模态生成性能,并增加了生成过程的可控性。用户可以通过文本描述或提供的音乐样本来指导音乐生成,实现更精细的控制。

VMB的技术原理可以概括为以下几个关键点:

  • 多模态音乐描述模型(MMDM): 将视觉输入转换为自然语言中的详细音乐描述,作为音乐生成的文本桥接。
  • 双轨音乐检索: 一方面进行广泛检索识别情感和主题内容的全局对齐,另一方面进行针对性检索关注特定音乐属性。
  • 显式条件音乐生成: 基于文本桥接和音乐桥接,用扩散变换器(DiT)将文本描述转换成音乐。
  • 检索增强生成(RAG): 在音乐生成中首次探索RAG技术,动态结合音乐知识,用桥接模态差距,提升跨模态生成性能,增加可控性。
  • 控制信号融合: 在生成过程中,用元素级相加的方式将主分支和ControlFormer分支的隐藏状态结合起来,确保在生成的早期阶段建立结构和语义对齐。
  • 风格化模块: 将检索到的音乐与文本描述结合起来,基于跨注意力机制将条件表示整合到噪声音乐中,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的应用前景十分广阔,它不仅可以应用于电影和视频制作,为视觉内容自动生成背景音乐,还可以应用于游戏开发、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域。此外,VMB还可以帮助社交媒体用户根据他们制作的视频内容生成个性化音乐,提升内容吸引力。对于音乐教育和辅助创作而言,VMB也为音乐家和音乐爱好者提供了新的灵感和创作工具。

结论:

VMB的推出标志着AI音乐创作领域取得了重要进展。它不仅展示了中国科研团队在多模态学习方面的强大实力,也为未来的AI音乐创作开辟了新的道路。随着技术的不断发展,我们有理由相信,AI将在音乐创作中扮演越来越重要的角色,为人类带来更加丰富多彩的音乐体验。

参考文献:

(注:以上参考文献使用了链接形式,符合新闻报道的习惯,实际发表时可根据具体情况调整)

(本文由AI生成,并由人类编辑审核)


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