简介
DiffRhythm 是一种创新的音乐生成模型,利用潜在扩散技术实现了快速且高质量的全曲生成。该技术突破了传统音乐生成方法的限制,无需复杂的多阶段架构和繁琐的数据准备,仅需歌词和风格提示即可在短时间内生成长达 4 分 45 秒的完整歌曲。其非自回归结构确保了快速的推理速度,极大地提升了音乐创作的效率和可扩展性。该模型由西北工业大学音频、语音和语言处理小组(ASLP@NPU)和香港中文大学(深圳)大数据研究院共同开发,旨在为音乐创作提供一种简单、高效且富有创造力的解决方案。
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产品特色
端到端全曲生成:能够同时生成人声和伴奏,生成完整的歌曲。
快速推理:在短时间内(如 10 秒)生成长达 4 分 45 秒的歌曲。
简单易用:仅需歌词和风格提示即可进行推理,无需复杂的数据准备。
高音乐性和可理解性:生成的歌曲在旋律和歌词表达上保持高质量。
支持多种风格:可通过风格提示生成不同风格的音乐。
使用教程
1. 访问 DiffRhythm 的 GitHub 页面或 Hugging Face 页面,获取模型和相关资源。
2. 准备歌词文本和风格提示,作为模型的输入。
3. 使用模型进行推理,生成包含人声和伴奏的完整歌曲。
4. 根据需要对生成的歌曲进行进一步的编辑或调整。
5. 将生成的音乐用于创作、教育或娱乐等目的。
流量来源
直接访问 | 0.00% | 外链引荐 | 0.00% | 邮件 | 0.00% |
自然搜索 | 0.00% | 社交媒体 | 100.00% | 展示广告 | 0.00% |
最新流量情况
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巴西
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