腾讯携手国立大学发布多功能音乐理解与创作平台 M2UGen

M2UGen指的是什么？

M2UGen是一款由腾讯PCG ARC实验室与新加坡国立大学共同研发的高度先进的多媒体音乐理解和创作系统。该框架利用了大规模语言模型的技术优势，能够接收并处理文本、图像、视频和音频等多种类型的数据输入，并据此生成相应的音乐作品。在音乐分析、编辑及跨媒体形式的音乐创造方面，M2UGen展现出了优于现有系统的卓越性能表现。

M2UGen的核心特性

• 对音乐的领悟M2UGen具备解析音乐内涵的能力，涵盖旋律线条、节拍动态、演奏的乐器类型及其传达的情绪与氛围。
• 从文本转换成音乐创作用户提交一段文字说明，M2UGen会依据这段文字的内容来创作对应的音乐。
• 从图片转化为音乐创作M2UGen能够把图片的内容转换成音符，解析画面里的氛围和情绪等多种要素，并据此生成相应的旋律。
• 从视频中提取音频内容M2UGen具备解析视频素材并创作相应配乐的能力，从而丰富视频的声音层次。
• 音频剪辑M2UGen拥有音乐编辑的能力，能够对现有音乐作品进行诸如变换乐器音色和调节节拍的改动。

M2UGen的核心技术机制

• 多种数据类型特征编译器采用多种类型的编码器来分别处理各种形式的输入数据，比如应用音乐专用的MERT编码器、图片用到的ViT编码器以及针对视频内容设计的ViViT编码器。
• 多模式认知适配工具融合多种模式编码器的结果，生成一致性的特性描述，并将其送入大型语言模型中。
• 连接大型语言模型以LLaMA 2模型为基石，融合多种形态的背景数据到大型语言模型中，实现对音乐的理解与创作。
• 音乐解析及创作单元于音乐创作项目里，采用独特的音轨标识指引乐曲产出，通过诸如AudioLDM 2或者MusicGen这类的音频解析工具实现音乐作品的创造。

M2UGen项目的网址

• 官方网站PROJECT：访问M2UGen演示可在crypto-code.github.io页面上找到
• Git代码库访问此链接以获取相关信息：https://github.com/shansongliu/M2UGen
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看M2UGen的相关信息：https://huggingface.co/M2UGen
• 关于技术的arXiv论文本文链接提供了对最新研究论文的访问，该论文探讨了特定领域的创新方法和技术进步。有兴趣的读者可以通过上述URL获取详细的学术资料和研究成果。（注：实际内容需要根据具体的文献摘要或关键点来改写，但这里由于没有提供具体的内容文本，因此给出的是一个通用模板式的回应）

M2UGen的使用情境

• 音频创作创作艺术家与音频工程师利用M2UGen工具创造新颖的音乐理念或是修改他们的既有曲目。
• 影片与录像创作提供专为电影、广告、游戏及在线视频设计的个性化背景音乐与音效。
• 音乐教学用作教育辅助手段，以协助学生们掌握音乐理论及创作流程。
• 创意艺术作品借助M2UGen工具，艺术家能够把他们的视觉艺术品转变成音乐形式，从而营造出一种跨越不同媒体的全新艺术感受。
• 趣味交互于互动展示、专题乐园及实景表演里，实施即时音乐创作以提升参观者的感受体验。