多模态音乐生成新突破：中科院联合高校推VMB框架

好的，这是一篇根据你提供的信息撰写的新闻稿，我将尽力按照你提出的专业标准进行创作：

标题：VMB：中科院联合多校推出多模态音乐生成框架，AI谱写视听新篇章

引言：

在人工智能的浪潮下，音乐创作正迎来前所未有的变革。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、上海交通大学等顶尖科研机构联合推出的多模态音乐生成框架VMB（Visuals Music Bridge）正式亮相。这项创新技术不仅能够理解文本描述，更能从图像和视频等视觉信息中汲取灵感，谱写出与内容高度契合的音乐，为视听艺术的融合发展开启了新的可能性。

主体：

打破模态壁垒：VMB如何实现跨界音乐创作？

传统的音乐生成往往依赖于文本描述或已有的音乐片段，而VMB的独特之处在于其强大的多模态理解能力。它通过构建“文本桥接”和“音乐桥接”两大核心模块，巧妙地解决了数据稀缺、跨模态对齐弱和可控性有限等难题。

文本桥接： VMB利用其多模态音乐描述模型（MMDM），基于InternVL2架构，将输入的视觉信息（如图像和视频）转化为详细的自然语言描述。这一过程如同为AI配备了一双“看”懂视觉信息的眼睛，让其能够理解图像或视频背后的情感、主题和氛围，为后续的音乐创作奠定基础。
音乐桥接： VMB采用双轨音乐检索策略，一方面进行广泛检索，识别音乐的情感和主题，实现全局对齐；另一方面进行针对性检索，关注音乐的特定属性，如节奏、乐器和流派。这使得VMB能够根据用户的需求，提供更加个性化和可控的音乐生成方案。

VMB的技术原理：一场人工智能的“音乐炼金术”

VMB的成功并非偶然，其背后蕴含着一系列先进的技术原理：

显式条件音乐生成： VMB将文本桥接和音乐桥接整合到一个文本到音乐的扩散变换器（DiT）中。这一过程如同将不同来源的灵感汇聚在一起，通过AI的“炼金术”，最终生成高质量的音乐。
检索增强生成（RAG）： VMB在音乐生成领域首次探索了RAG技术。通过动态结合音乐知识，VMB能够弥合模态差距，提升跨模态生成性能，并增强音乐生成的可控性。
控制信号融合： VMB在生成过程中，采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。这确保了在音乐生成的早期阶段，就能建立起结构和语义的对齐。
风格化模块： VMB利用跨注意力机制，将检索到的音乐与文本描述相结合，聚焦音乐和文本数据中的风格线索，从而提高生成音乐与指定属性之间的对齐度。

VMB的应用前景：音乐创作的无限可能

VMB的诞生，不仅是一项技术突破，更预示着音乐创作的无限可能：

电影和视频制作： VMB可以为电影、电视剧、广告视频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，大大提高制作效率。
游戏开发： VMB能够根据游戏场景的变化实时生成背景音乐，提升玩家的沉浸感和游戏体验，让游戏世界更加生动。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）： VMB可以为虚拟环境和增强现实体验提供适配的音乐，实现音乐与视觉体验的同步，增强互动性，打造更具吸引力的沉浸式体验。
社交媒体内容创作： VMB可以帮助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，让每一个普通人都能成为“音乐创作者”。
音乐教育和辅助创作： VMB可以辅助音乐家和音乐爱好者创作新曲目，提供灵感和创作工具，尤其是在探索不同音乐风格和结构时，为音乐创作提供更广阔的舞台。

结论：

VMB的出现，标志着多模态音乐生成技术迈向了新的高度。它不仅为音乐创作带来了新的工具和方法，更开启了视听艺术融合发展的新篇章。随着技术的不断进步，我们有理由相信，人工智能将在未来的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艺术体验。

参考文献：