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该产品适合音乐创作者、音乐教育者、音乐研究者以及对音乐生成技术感兴趣的开发者。它可以帮助创作者快速生成高质量的乐谱，为教育者提供教学素材，为研究者提供研究工具，同时也为开发者提供了强大的技术基础。
音乐生成AI模型#音乐生成#大语言模型#符号音乐#古典乐谱#人工智能#强化学习普通产品开源
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产品介绍
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简介
NotaGen 是一款创新的符号音乐生成模型，通过预训练、微调和强化学习三个阶段提升音乐生成质量。它利用大语言模型技术，能够生成高质量的古典乐谱，为音乐创作带来新的可能性。该模型的主要优点包括高效生成、风格多样和高质量输出。它适用于音乐创作、教育和研究等领域，具有广泛的应用前景。
截图
产品特色
支持预训练阶段，使用大规模音乐数据集进行基础模型训练。
提供微调功能，针对特定风格的古典音乐进行优化。
采用强化学习方法 CLaMP-DPO，无需人工标注即可优化生成结果。
支持多种模型规模，包括 NotaGen-small、NotaGen-medium 和 NotaGen-large。
提供 Gradio 演示，用户可以通过网页界面输入条件生成音乐。
支持本地部署和在线 Colab 笔记本使用，方便用户快速上手。
提供数据预处理和后处理工具，方便用户准备和使用数据。
支持多种音乐风格的生成，通过条件提示控制生成内容。
使用教程
1. 安装环境：根据 README 指南设置 Python 环境，安装必要的依赖库。
2. 下载预训练模型权重：根据需求选择 NotaGen-small、medium 或 large 模型。
3. 微调模型：使用自己的数据集对模型进行微调，优化特定风格的生成效果。
4. 强化学习优化：通过 CLaMP-DPO 方法进一步提升生成乐谱的质量。
5. 使用 Gradio 演示：运行本地 Gradio 服务或使用 Colab 笔记本，输入条件生成音乐。
6. 数据处理：使用提供的工具将 ABC 符号文件转换为 MusicXML 格式。
7. 自定义生成：通过修改条件提示，生成不同风格和乐器组合的乐谱。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
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