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AI生成歌曲：科技与创意的交融
在音乐产业中，人工智能的崛起带来了一种全新的创作方式——AI生成歌曲。这一技术的出现，不仅为艺术家们提供了新的创作工具，也引发了关于版权、创作性质和艺术价值的讨论。 例如，如果用户想要一首关于夏天的爱情歌曲，他们可以指定这个主题，并选择合适的风格，比如流行或民谣。AI将根据这些参数生成与之匹配的歌词。用户可以进一步调整和优化这些歌词，直到满意为止。 AI生成的歌曲之所以能在网上大火，一方面是因为它们往往能够捕捉到当前的音乐趋势和听众的喜好。另一方面，它们也为独立艺术家提供了一个低成本的创作途径。然而，这也引发了版权的问题。 由于AI生成的歌词是基于现有作品的学习结果，因此可能会出现与现有歌曲相似的风险。这导致了关于谁拥有AI生成作品版权的法律争议。有些人通过买卖AI生成歌曲的版权来赚取利润。 总的来说，AI生成歌曲是一个复杂的现象，它涉及到技术创新、艺术表达和法律伦理等多个层面。
59810编辑于 2025-04-04- 来自专栏腾讯开源的专栏
一键生成歌曲，腾讯AI Lab开源音乐生成大模型 SongGeneration
6月20日，腾讯AI Lab推出并开源音乐生成大模型SongGeneration，专注解决AIGC音乐中音质、音乐性与生成速度这三大难题，基于LLM-DiT的融合架构，模型在保持生成速度的同时，显著提升了音质表现 图1 商业模型主观评测结果* 图2 开源模型主观评测结果* *测评结果来自SongGeneration联合中国传媒大学音乐与录音艺术学院萧萍副教授AI音乐科研团队建立的基于客观分析和主观感知的评价体系结果 这些功能不仅在操作上简洁直观，更在生成过程中提供了高度的可控性，使用户得以在“AI辅助创作”中真正拥有主导权。 Music LM，模型参数约为2B，用于根据用户指令（歌词，文本描述，音频提示）生成完整的歌曲。 基于这两个组件，SongGeneration可以高效的根据用户指令生成48kHz采样率的音乐。 一方面，在这种质量参差不齐的数据上训练的模型虽然能够生成歌曲，但无法学习到关于音乐性的先验知识，导致生成的歌曲难以符合听众的偏好。
2.4K20编辑于 2025-06-24 - 来自专栏进击的Coder
想用 AI 生成歌曲吗？这里有 Suno API 对接说明
Suno 是一个专业高质量的 AI 歌曲和音乐创作平台，用户只需输入简单的文本提示词，即可根据流派风格和歌词生成带有人声的歌曲。 Suno 最新已将音乐生成模型升级到 V3 版本，可生成 2 分钟的歌曲。 基本使用 想些什么歌曲，可以任意输入一段文字，比如我想生成一个关于圣诞的歌曲，就可以输入 a song for Christmas，如图所示： 生成的代码如下： 可以点击「Try」按钮直接测试 API， 字段说明如下： success：生成是否成功，如果成功则为 true，否则为 false data：是一个列表，包含了生成的歌曲的详细信息。 接下来我们要根据歌词、标题、风格自定义生成歌曲，就可以指定如下内容： lyric：歌词文本 custom：填写为 true，代表自定义生成，该参数默认为 false，代表使用 prompt 生成。
1.9K10编辑于 2024-07-15 - 来自专栏DeepHub IMBA
谷歌AudioLM :通过歌曲片段生成后续的音乐
AudioLM 是 Google 的新模型，能够生成与提示风格相同的音乐。该模型还能够生成复杂的声音，例如钢琴音乐或人的对话。结果是它似乎与原版没有区别，这是十分让人惊讶的。 生成音频的第一次尝试的重点是生成 MIDI 文件（在 2018 年使用transformer创建了一个有趣的项目，他们为钢琴生成 MIDI 音乐）。 因此，该模型可以生成人类产生的句子。该模型能够识别说话者的口音并添加停顿和感叹词。尽管模型生成的许多句子没有意义，但结果令人印象深刻。 根据作者描述，听 AudioLM 生成的结果基本不会区分原始录音和生成结果的差异。 由于该模型可用于对抗 AI 原则（deep fakes等），因此作者还构建了一个分类器，可以识别使用 AudioLM 制作的音频，并正在研究音频“水印”技术 一些想法 最近几个月，我们看到了几种模型如何能够生成图像
75220编辑于 2022-11-11 - 来自专栏AI软件
高质量AI歌曲生成器ACE-Step一键启动整合包，AI自动谱曲自动演唱
本次分享一款AI歌曲创作利器：ACE-Step，ACE-Step是刚发布不久的AI自动谱曲AI自动演唱软件，软件在歌曲生成速度、音乐连贯性和可控性上相对同类软件有了较大提升。 Text2Samples (LoRA)️ 与 Lyric2Vocal 类似，但针对纯乐器和样本数据进行了微调 能够根据文本描述生成概念音乐制作样本 有助于快速创建乐器循环、音效和音乐元素以供制作即将推出 说唱机器 基于纯说唱数据进行微调，打造专门用于说唱生成的 AI 系统 预期功能包括 AI 说唱对决和通过说唱进行叙事表达 Rap 具有出色的叙事和表达能力，具有非凡的应用潜力️StemGen️ 一个基于多轨数据进行训练的控制网 【Format】输出歌曲的音频格式，支持wav,mp3，ogg，flac4种。【Enable Audio2Audio】启用使用参考音频功能，生成歌曲时长会以参考音频时长为准。 使用更好的方法重新实现Audio2Audio其它更多设置有感兴趣的可以自行研究测试。点击【Generate】按钮开始生成歌曲。还可以对生成的或现有歌曲进行二次修改。
2K00编辑于 2025-05-27 - 来自专栏HyperAI超神经
AI 重聚知名已故歌手，发布四首原创歌曲
By 超神经 内容提要：非营利组织 Over The Bridge 发起了一个项目，让 AI 学习知名摇滚歌手的歌曲，并生成类似风格的新歌曲。 词曲都由 AI 创作生成，可以在项目官网收听 训练模型主要基于 RNN（循环神经网络）进行。 掌握这些歌曲的曲风之后，AI 会生成时长大约 5 分钟的 riff （即兴重复段），肖恩说：「其实仔细听的话，AI 创作的音乐片段绝大部分都很差劲，所以要仔细从中选出比较有意思的片段，再制作成歌曲。」 然后，对 AI 生成的乐曲，需要人工对人声部分和开头、结尾进行加工处理，才能得到一首完整的歌曲。 涅槃乐队现主唱 Eric Hogan 给其中加入了 一些咆哮的元素，使整个歌曲更加生动 肖恩认为，《Drowned in the Sun》中，AI 生成的歌词已经非常接近科本的风格了，比如这句：「I don
75010发布于 2021-04-15 - 来自专栏程序那些事儿
Runway Gen2：AI视频生成的未来
Runway Gen2 是一种由 Runway Research 开发的新的文本到视频生成器。它是第一款公开可用的文本到视频模型，能够“真实和一致”地合成新视频。 使用方式 Gen2 提供了多种生成视频的方式，你可以直接通过文本描述来生成一段视频，当然，你也可以根据图片和文字的描述来生成视频，此外，你还可以通过对视频进行神奇描绘来生成视频。 配合着类似 midjourney 等图片生成工具，你完全可以制作自己的动画视频。 应用 Gen2 具有广泛的应用前景。它可用于： 创意表达，创建新的艺术作品、视频游戏、电影等。 例如，您可以使用 Gen2 创建一段视频宣传您的新产品或服务 挑战 Gen2 仍在开发中，但它已经显示出巨大的潜力。随着模型的改进，Gen2 将能够生成更加逼真和逼真的视频。 然而，Gen2 也面临一些挑战。例如，Gen2 生成的视频可能存在偏见或错误。此外，Gen2 可能被用于生成虚假或误导性的视频。 结论 Runway Gen2 是一项具有重要潜力的技术。
1.1K10编辑于 2023-11-30 - 来自专栏AI软件
AI歌曲创作软件DiffRhythm一键启动包，自定义风格AI谱曲演唱
DiffRhythm是首个基于扩散技术的开源音乐生成模型，能够创作完整的歌曲，包括AI谱曲，AI演唱。基于当前最新V1.2版本我制作了免安装一键启动整合包。 DiffRhythm介绍Di♪♪Rhythm：速度惊人、简单至极、具有潜在扩散的端到端全长歌曲生成DiffRhythm（中文名：谛韵，Dì Yùn）是首个基于扩散技术的开源音乐生成模型，能够创作完整的歌曲 从音频中提取风格特征（如节奏、音色），适用于模仿特定歌曲风格。分块解码：处理长音频时减少内存占用，适合生成长歌曲（如285秒）时开启。生成音频时长：设置生成音频长度，可选95到285秒，默认95秒。 控制歌曲时长，用户按需求选择短版或长版。模型ID:默认为最新模型DiffRhythm-1_2，使用其它模型的话软件会自动下载模型文件。 AI歌曲生成软件DiffRhythm V1.2整合包下载链接https://nuowa.net/1828
1.1K00编辑于 2025-05-22 - 来自专栏进击的Coder
如何用 Suno 生成高质量歌曲：从前奏到尾奏的全流程解析
今天，让我们一起探索 SUNO，这个创新的音乐生成工具，它将如何帮助我们释放创作潜力。 一、歌曲结构基础知识 了解歌曲结构是创作高质量音乐的基础。 ，帮助更好地生成完整音频。 前奏生成方法 在歌曲中，我们需要通过前奏来确定整首歌曲的基调和旋律，所以在这里介绍两种生成前奏的方法： 歌曲顺序生成：这里的话，可以从intro—verse入手。 [drop] [shakuhachi solo] [Verse 2] Her silhouette, in moonlit guise, A trace of sadness in her eyes. 如果你也想创作这样的歌曲，可以在 Ace Data Cloud 平台申请一个API 即可轻松完成。 在线 Demo 试用地址请留言获取 Suno 生成音乐的方法，希望对大家有所帮助。
4.6K10编辑于 2024-06-18 - 来自专栏AI
【AI】『Suno』哎呦不错呦，AI界的周董，快来创作你的歌曲吧！
好奇的我立马去研究了Suno，果然不其然，只需动动手录入文字，Suno就会根据你的文字生成对应的音乐歌曲。无论是流行、古典还是电子音乐，Suno AI都能轻松玩转。 生成流程简单：用户操作方便，无需学习成本即可生成想要的歌曲。多种输出格式：予以用户便利，可在不同平台上使用，扩大作品传播能力。曲调歌词完美契合：通过用户录入文字生成对用意境下歌曲，更完美提高用户体验。 2.Suno AI 能干什么？ 根据用户文本描述生成歌曲用户输入简单的文本说明和提示词变可快速生成一首完整的歌曲，可自定义歌词文案音乐风格多样化：支持流行、爵士、嘻哈、乡村、电子、R&B等多种风格音乐生成国际化支持完善支持英文、中文、 】生成即可生成结束，有两段可供选择，试听即可总结Suno缺点虽然Suno AI足够惊艳，能够满足大众对于创作歌曲的需要，但其实Suno还是在一个过渡期，惊喜之余，仍要正视其存在很多不容忽视的4大缺点：1
49110编辑于 2024-10-15 - 来自专栏CVer
仅需2张图！AI便可生成完整运动过程
再给一张正脸（关键帧2）： ? 然后仅仅根据这两张图片，AI处理了一下，便能生成整个运动过程： ? 而且不只是简单的那种，连在运动过程中的眨眼动作也“照顾”得很到位。 仅需2个关键帧，如何实现完整运动？ 不需要冗长的训练过程。 不需要大量的训练数据集。 这是论文作者对本次工作提出的两大亮点。 具体而言，这项工作就是基于关键帧将视频风格化。 从原始关键帧（Ik）中随机抽取一组图像块（a），在网络中生成它们的风格化对应块（b）。 然后，计算这些风格化对应块（b）相对于从风格化关键帧（Sk）中取样对应图像块的损失，并对误差进行反向传播。 对于每一个超参数设置： （1）执行给定时间训练； （2）对不可见帧进行推理； （3）计算推理出的帧（O4）和真实值（GT4）之间的损失。 而目标就是将这个损失最小化。 ? //www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/n3b1m6/r_fewshot_patchbased_training_siggraph_2020_dr/ [2]
70430发布于 2021-05-10 - 来自专栏量子位
仅需2张图，AI便可生成完整运动过程
再给一张正脸（关键帧2）： ? 然后仅仅根据这两张图片，AI处理了一下，便能生成整个运动过程： ? 而且不只是简单的那种，连在运动过程中的眨眼动作也“照顾”得很到位。 仅需2个关键帧，如何实现完整运动？ 不需要冗长的训练过程。 不需要大量的训练数据集。 这是论文作者对本次工作提出的两大亮点。 具体而言，这项工作就是基于关键帧将视频风格化。 从原始关键帧（Ik）中随机抽取一组图像块（a），在网络中生成它们的风格化对应块（b）。 然后，计算这些风格化对应块（b）相对于从风格化关键帧（Sk）中取样对应图像块的损失，并对误差进行反向传播。 对于每一个超参数设置： （1）执行给定时间训练； （2）对不可见帧进行推理； （3）计算推理出的帧（O4）和真实值（GT4）之间的损失。 而目标就是将这个损失最小化。 ? //www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/n3b1m6/r_fewshot_patchbased_training_siggraph_2020_dr/ [2]
1K20发布于 2021-05-11 - 来自专栏云头条
英伟达GauGAN2 AI：用户输入文本字符，AI就会实时生成图景
英伟达的GauGAN2 AI现在可以使用简单的书写短语来生成相应的逼真图像。该深度学习模型仅用三四个单词就能够生成不同的场景。 GauGan2在单单一个模型中结合了分割图、图像修复以及文本到图像生成，英伟达表示，这使其成为一种功能强大的工具，让用户可以通过结合单词和图画即可创作逼真的艺术作品。 目的是更快捷、更轻松地将艺术家的奇思妙想转化为AI生成的高质量图像。英伟达表示，与其他专门用于文本到图像或分割图到图像等应用的最先进模型相比，GauGAN2可以生成一系列图像，种类更多、质量更高。 GauGAN2背后的AI模型在1000万个高质量的风景图像上使用英伟达Selene超级计算机加以训练，这个英伟达DGX SuperPOD系统跻身全球功能最强大的十大超级计算机行列。 这是用户输入短语“俯瞰一座白色沙滩的热带岛屿”后AI生成的图像。 虽然生成逼真的图像可能最令人印象深刻，但GauGAN2并不仅限于这种娱乐。艺术家们还可以使用演示版来描绘超凡脱俗的虚构风景。
83920编辑于 2022-03-18 - 来自专栏ATYUN订阅号
利用AI 生成商标
最新的尝试是生成一个对抗网络(GAN)——由样本生成器和鉴别器组成，它们可以区分生成的样本和真实世界的样本。 然后他们使用谷歌的云视觉服务生成4到8个描述标识内容的单词标签，并使用预先训练的人工智能模型对这些标签进行矢量化，为每个示例创建空间表示。之后再对这些空间表征进行聚类，以识别具有相似视觉特征的特征。
2.9K20发布于 2019-10-08 - 来自专栏开源心路
AI生成视频-Pika
背景介绍 Pika 是一个使用 AI 生成和编辑视频的平台。它致力于通过 AI 技术使视频制作变得简单和无障碍。 Pika 1.0 是 Pika 的一个重大产品升级，包含了一个新的 AI 模型,可以在各种风格下生成和编辑视频,如 3D 动画，动漫，卡通和电影风格。 在这个命令中，你通常看到的 “+1 more” 变成了 “+2 more”，因为这个命令有两个额外的选项。 首先，你需要填写 “message” 栏。这是 PIKA 将用作你生成内容中的元素的文本。 现在我们需要告诉 AI 实际上我们想要生成什么样的片段。 我们很高兴推出 Pika 1.0，这是一次重大的产品升级，包括一个新的 AI 模型，它能够以 3D 动画、动漫、卡通和电影等各种样式生成和编辑视频，以及一个新的 Web 体验，使其更容易使用。
1.9K10编辑于 2023-12-06 - 来自专栏王的机器
生成式 AI 简介
由此可见，生成模型比判别模型要困难很多。 2. 生成模型的框架 了解生成模型框架之前，让我们先玩一个游戏。 假设下图的点是由某种规则产生，我们称该规则为 pdata，现在让你生成一个不同的 x = (x1, x2) 使得这个点看起来是由相同的规则 pdata 产生的。 你会如何生成这个点？ 现在我们来一个个检查 50 个数据，然后更新该模型的参数 (θ1, θ2, ... 如果我们尝试使用这样的模型来生成梵高的画，那么它会以相同概率来操作一下两种画： 1. 梵高原作的复制画 (不在原始数据集) 2. 相信你不会说你图像中像素 1 的颜色是黑，像素 2 的颜色是淡黑，像素 3 的颜色是灰等等。
68430编辑于 2023-09-02 - 来自专栏自学气象人
生成式 AI 简介
由此可见，生成模型比判别模型要困难很多。 2. 生成模型的框架 了解生成模型框架之前，让我们先玩一个游戏。 假设下图的点是由某种规则产生，我们称该规则为 pdata，现在让你生成一个不同的 x = (x1, x2) 使得这个点看起来是由相同的规则 pdata 产生的。 你会如何生成这个点？ 现在我们来一个个检查 50 个数据，然后更新该模型的参数 (θ1, θ2, ... 如果我们尝试使用这样的模型来生成梵高的画，那么它会以相同概率来操作一下两种画： 1. 梵高原作的复制画 (不在原始数据集) 2. 相信你不会说你图像中像素 1 的颜色是黑，像素 2 的颜色是淡黑，像素 3 的颜色是灰等等。
67310编辑于 2023-09-05 - 来自专栏编码如写诗
微软深夜炸场：Sora 2全员免费+无限生成AI视频创作
微软将Sora 2的强大能力封装在最简单的交互中，让专业级视频创作的门槛降至零。 2. 自带音效的视频生成 Sora 2最大的突破在于原生视听整合。 通过免费AI视频生成，微软可以： 增加必应应用的日活和留存 收集海量用户生成内容，用于模型训练 扩大Microsoft Rewards生态的影响力 对抗谷歌在AI搜索领域的竞争 2. 成本控制的技术逻辑 AI视频生成是算力密集型任务。Sora 2生成一段5秒视频，需要消耗大量GPU算力。微软如何承担"无限慢速生成"的成本？ 标识内容为AI生成 提供可验证的内容来源 C2PA是由Adobe、微软、英特尔、OpenAI等科技公司联合发起的开放标准，旨在为数字内容建立来源可信性体系。 行业监管的跟进 随着AI视频生成技术的普及，行业监管需要同步推进： 技术标准 制定AI生成内容的技术标准和标识规范 推广C2PA等行业标准的应用 建立内容溯源和验证机制 法律法规 明确AI生成内容的版权归属
36510编辑于 2026-03-27 - 来自专栏机器学习炼丹术
生成专题2 | 图像生成评价指标FID
FID依然是表示生成图像的多样性和质量，为什么FID越小，则图像多样性越好，质量越好。 FID的计算器中，我们也是用了inception network网络。 对于我们已经拥有的真实图片，所有真实图片的提取的向量是服从一个分布的；对于用GAN生成的图片对应的高位向量特征也是服从一个分布的。如果两个分布相同，那么意味着GAN生成图片的真实程度很高。 x和g表示真实的图片和生成的图片， 表示均值， 是协方差矩阵。 较低的FID表示两个分布更为接近。 sigma2 = act2.mean(axis=0), cov(act2, rowvar=False) # calculate sum squared difference between means random(10*2048) act2 = act2.reshape((10,2048)) # fid between act1 and act1 fid = calculate_fid(act1,
3.6K20编辑于 2022-03-15 - 来自专栏慕枫技术笔记
深入理解生成式AI技术原理：初识生成式AI
真正的大师永远怀着一颗学徒的心 如果将人工智能按照用途进行简单分类的话，人工智能可以划分为决策式AI以及生成式AI两类。 而以ChatGPT为代表的生成式AI通过对大量数据的联合概率进行学习，对已有的数据和知识进行归纳总结，同时结合深度学习技术，自动生成新的内容，而新生成的内容可以是文字、图片甚至是视频等多模态内容。 深度学习 深度学习是生成式AI背后比较核心的实现技术，它是机器学习的重要优化手段，而机器学习又是人工智能领域重要的落地实现措施。 总结 本文主要对生成型AI进行了初步阐述，同时针对生成型AI最核心的两个技术点分别进行了初步说明，后面的专栏文章中将继续以深度学习以及大模型核心技术点作为切入点来深入分析生成型AI背后的技术原理。 希望通过系列文章的说明，让大家对于类似ChatGPT这样的生成型AI有一个更加深刻的理解。 如何优雅的消除系统重复代码 大厂面试官眼中的好简历到底什么样？
2.3K30编辑于 2023-08-10
腾讯云开发者
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