多模态音乐生成突破：中科院联合高校推VMB框架

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：