YuE

2个月前发布 8 00

YuE是由香港科技大学开发的开源音乐生成模型,专注于从给定的歌词生成完整的音乐音频。YuE 支持多种音乐风格和语言,能够生成高质量的声乐和伴奏部分,适用于各种音乐创作需求。通过 YuE,用户可以轻松生成长达 5 分钟的完整歌曲,实现创意音乐制作。

收录时间:
2025-04-08

YuE是由香港科技大学开发的开源音乐生成模型,专注于从给定的歌词生成完整的音乐音频。YuE 支持多种音乐风格和语言,能够生成高质量的声乐和伴奏部分,适用于各种音乐创作需求。通过 YuE,用户可以轻松生成长达 5 分钟的完整歌曲,实现创意音乐制作。 YuE:香港科技大学推出的开源音乐生成模型 YuE的主要功能特点 全曲生成:YuE 能够生成长达 5 分钟的完整音乐音频,包括人声和伴奏部分。 歌词条件生成:YuE 在整个歌曲生成过程中跟踪歌词条件,保持音乐结构的连贯性。 多样化音乐风格:支持多种音乐风格,如爵士、流行、说唱、民谣等,提供丰富的音乐选择。 语音和声乐技巧:能够生成复杂的声乐技巧,如咆哮、混合声、即兴演唱等,使音乐更具表现力。 多语言支持:支持多种语言,包括英语、普通话、粤语、日语和韩语,满足不同语言需求。 灵活的技术应用:引入语义增强音频标记器、双标记技术和歌词链式思维等技术,实现高质量音乐生成。 三阶段训练方案:采用三阶段训练方案,确保音乐生成的可扩展性、音乐性和歌词可控性。 技术原理 YuE 的技术原理主要包括以下几个方面: 语义增强音频分词器:YuE 使用语义增强音频分词器来降低训练成本并加速收敛,更好地理解歌词的语义信息,与音乐信号相结合,生成更符合歌词内容的音乐。 双分词技术:YuE 提出了一种双分词技术,在不修改 LLaMa 解码器-only 架构的情况下实现音轨同步的声乐-乐器建模,确保两者在节奏和旋律上的协调性。 歌词链式思维生成:YuE 引入了歌词链式思维生成技术,支持模型在遵循歌词条件的情况下逐步生成整首歌曲,确保生成的歌曲在整体结构上保持连贯性。 三阶段训练方案:YuE 的训练方案分为三个阶段:基础模型训练、风格和情感对齐、偏好纠正,通过这些阶段确保生成的音乐更符合人类的审美标准。 这些技术使得YuE能够生成高质量、连贯且符合歌词内容的音乐,支持多种音乐风格和多语言。 YuE应用场景 音乐创作:音乐制作人可以利用YuE快速生成旋律和伴奏。 影视配乐:在电影、电视剧和短视频制作中,YuE可以为不同场景生成合适的背景音乐。 游戏开发:游戏开发者可以使用YuE生成游戏中的音乐,增强游戏的沉浸感。 教育和研究:音乐教育者和研究人员可以利用YuE进行音乐创作的教学和研究。 项目地址:https://map-yue.github.io/ GitHub:https://github.com/multimodal-art-projection/YuE

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