DiffRhythm – 西北工业联合港中文推出的端到端音乐生成工具

AI工具2周前发布 ainav
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DiffRhythm是什么

DiffRhythm 是西北工业大学与香港中文大学(深圳)联合开发的端到端音乐生成工具,基于潜扩散模型(Latent Diffusion)技术,能快速生成包含人声和伴奏的完整歌曲。用户只需提供歌词和风格提示,DiffRhythm 能在10秒内生成长达4分45秒的高质量音乐作品。解决了传统音乐生成模型复杂、耗时和只能生成片段的问题,支持多语言输入,生成的音乐在旋律和歌词表达上具有高音乐性和可理解性。

DiffRhythm – 西北工业联合港中文推出的端到端音乐生成工具

DiffRhythm的主要功能

  • 快速生成完整音乐:能在短时间内(约10秒)生成长达4分45秒的完整歌曲,包含人声和伴奏,解决了传统音乐生成工具效率低下的问题。
  • 歌词驱动的音乐创作:用户只需提供歌词和风格提示,DiffRhythm 自动生成与歌词匹配的旋律和伴奏,支持多语言输入,满足不同用户的需求。
  • 高质量音乐输出:生成的音乐在旋律流畅性、歌词可理解性以及整体音乐性上表现出色,适合多种应用场景,如影视配乐、短视频背景音乐等。
  • 灵活的风格定制:用户可以通过简单的风格提示(如“流行”“古典”“摇滚”等)调整生成音乐的风格,满足多样化的创作需求。
  • 开源与可扩展性:DiffRhythm 提供完整的训练代码和预训练模型,方便用户进行自定义开发和扩展,支持二次创作和个性化调整。
  • 创新的歌词对齐技术:通过句子级歌词对齐机制,确保人声部分与旋律高度匹配,提升歌词的可理解性和整体听感。
  • 文本条件与多模态理解:支持文本条件输入,用户可以通过歌词、风格提示等文本描述来指导音乐生成。DiffRhythm 结合了多模态信息(如图像、文本和音频)来精准捕捉复杂的风格需求。

DiffRhythm的技术原理

  • 潜扩散模型(Latent Diffusion):DiffRhythm 使用潜扩散模型来生成音乐。模型通过两个阶段工作:前向加噪和反向去噪。能在短时间内生成高质量的音频,同时保留音乐的连贯性和结构。
    • 前向加噪:将原始音乐片段逐渐加入随机噪声,最终转化为白噪声。
    • 反向去噪:基于预训练的神经网络,从噪声中逐步还原出符合用户要求的音乐。
  • 自编码器结构:DiffRhythm 使用变分自编码器(VAE)对音频数据进行编码和解码。自编码器将音频信号压缩为潜在特征表示,然后通过扩散模型生成新的潜在特征,最后解码为音频输出。
  • 快速生成与非自回归结构:DiffRhythm 采用了非自回归结构,避免了传统自回归模型的逐元素生成方式,显著提高了生成速度。
  • 扩散变换器(Diffusion Transformer):扩散变换器是 DiffRhythm 的核心组件之一,基于变换器架构,通过交叉注意力层和门控多层感知器实现高效的音乐生成。模型能处理长上下文窗口,生成具有连贯结构的完整音乐。

DiffRhythm的项目地址

  • 项目官网:https://aslp-lab.github.io/DiffRhythm.github.io/
  • Github仓库:https://github.com/ASLP-lab/DiffRhythm
  • HuggingFace模型库:https://huggingface.co/ASLP-lab/DiffRhythm-base
  • arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2503.01183

DiffRhythm的应用场景

  • 音乐创作辅助:DiffRhythm 能为音乐创作者提供灵感和初步的音乐框架。创作者只需输入歌词和风格提示,可在短时间内生成包含人声和伴奏的完整歌曲。
  • 影视与视频配乐:对于影视制作、视频游戏开发以及短视频创作,DiffRhythm 可以快速生成与内容情绪相匹配的背景音乐。
  • 教育与研究:在音乐教育领域,DiffRhythm 可以生成用于教学的音乐示例,帮助学生理解不同风格和结构的音乐。
  • 独立音乐人与个人创作:独立音乐人可以用 DiffRhythm 快速生成高质量的音乐作品,无需复杂的音乐制作设备或专业知识。支持多语言歌词输入,适合不同文化背景的创作者。
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