M2UGen

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工具介绍:M2UGen是一个由腾讯和新加坡国立大学共同研发的多模态音乐生成模型,它具备音乐生成、理解和编辑的能力。具体来说,M2UGen可以接收文字、图片、视频或音频作为输入,然后生成与之相匹配的音乐。

收录时间:
2024-03-17

M2UGen简介

M2UGen是一个由腾讯和新加坡国立大学共同研发的多模态音乐生成模型,它具备音乐生成、理解和编辑的能力。具体来说,M2UGen可以接收文字、图片、视频或音频作为输入,然后生成与之相匹配的音乐。例如,给它一段文字,如诗句或故事,它能够创作出与文字内容相应的音乐;对于图片,它能创作出匹配的音乐,让图片仿佛“动起来”;对于视频,它可以根据视频内容创作出合适的背景音乐。

此外,M2UGen还能够理解和回答关于音乐的问题,就像一个音乐专家一样。如果用户想要改变已有音乐的风格或节奏,只需告诉M2UGen,它就能帮助用户进行音乐编辑,例如轻松移除或替换特定乐器,调整音乐的节奏和速度。

在技术上,M2UGen使用了多种模型和编码器,如LLaMA 2模型进行音乐理解,MERT等编码器进行音乐理解,ViT进行图像理解,ViViT进行视频理解,以及MusicGen/AudioLDM2模型作为音乐生成模型(音乐解码器)。M2UGen的开源代码库和模型权重已在GitHub和Huggingface上提供。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.11255.pdf

体验地址:https://crypto-code.github.io/M2UGen-Demo/

M2UGen

功能特点

M2UGen的功能特点主要体现在其强大的音乐生成、理解和编辑能力上。具体来说:

  1. 全方位的音乐生成能力:M2UGen不仅可以从文字生成音乐,还支持通过图像、视频和音频生成音乐。这使得用户能够根据不同的输入模态,获得与之相匹配的音乐作品。
  2. 深入的音乐理解能力:M2UGen能够理解和回答关于音乐的问题,就像一个音乐专家一样。它利用先进的模型和编码器,如LLaMA 2模型、MERT等,进行音乐理解,确保生成的音乐与输入内容紧密匹配。
  3. 灵活的音乐编辑功能:用户在使用M2UGen时,可以轻松移除或替换特定乐器,调整音乐的节奏和速度。这种灵活性使得用户能够根据个人喜好和创意需求,对已有音乐进行深度编辑,从而创造出独一无二的音乐作品。
  4. 满足多样化需求:无论是生成摇滚音乐,还是对图像进行音乐创作,M2UGen都能满足用户的多样化需求。它的多功能性使得它成为一个适用于各种场景和需求的强大工具。

适用群体

M2UGen是一个多模态音乐理解与生成模型,它结合了大型语言模型(LLM)的能力,以实现音乐问答和从文本、图像、视频和音频生成音乐的功能。这个模型的适用群体包括:

  1. 音乐家和作曲家:他们可以使用M2UGen来创作新的音乐作品或编辑现有的音乐。
  2. 音乐制作人:利用M2UGen进行音乐编辑和生成,以及音乐理解,可以提高音乐制作的效率和创造性。
  3. 多媒体内容创作者:可以将M2UGen集成到视频和游戏中,为视觉内容配上合适的音乐。
  4. AI研究者和开发者:可以探索M2UGen在音乐AI领域的应用,或将其技术应用于其他多模态AI系统。
  5. 教育工作者:可以使用M2UGen作为教学工具,帮助学生学习音乐理论和作曲技巧。

M2UGen的使用方法(图文+视频教程)

以下是M2UGen的一些基本使用方法:

  1. 文本到音乐生成:您可以输入一段文本描述,M2UGen将根据这段描述生成音乐。
  2. 图像到音乐生成:提供一张图片,M2UGen会分析图片内容并生成风格相匹配的音乐。
  3. 视频到音乐生成:上传一个视频,M2UGen将生成与视频内容相适应的音乐。
  4. 音乐编辑:您还可以对已有的音乐进行编辑和修改。

M2UGen视频教程:

数据评估

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关于M2UGen特别声明

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