M2UGen官网
公告声明：本站仅提供网站信息发布展示，请谨慎判断网站真伪，如果发现网站违法请联系我们删除QQ50169001
| 百度权重 |
移动权重 |
360权重 |
神马权重 |
搜狗权重 |
头条权重 |
更新权重 |
|
|
|
|
|
|
|
点击更新
|
特别声明
本站提供的M2UGen官网信息，均来源于互联网。我们致力于确保所有收录内容在收录时均符合法律法规。本站严格遵守版权法，尊重著作权人的合法权益。
若发现收录内容存在侵权或违法行为，请及时与我们联系。我们将迅速采取措施，断开相关链接并彻底删除侵权内容。请注意，由于网站域名可能经历过期、删除或重新注册等变更，原有链接可能不再代表本站立场。
我们不声明也不保证链接内容的准确性和可靠性。访问者应自行判断链接内容，并对其访问行为负责。如有风险，由访问者自行承担。
我们提醒所有用户：请遵守国家法律法规，谨慎选择并访问网络链接。
腾讯发布多模态音乐生成模型M2UGen 支持图片、视频生成音乐，M2UGen是一款引领潮流的框架，融合了音乐理解和多模态音乐生成任务，旨在助力用户进行音乐艺术创作。通过其强大的功能，M2UGen提供了全方位的音乐生成和编辑体验。
M2UGen演示地址：https://huggingface.co/M2UGen
M2UGen项目地址：https://github.com/shansongliu/M2UGen
M2UGen论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.11255
M型2UGen模型是一种音乐理解和生成模型，能够从文本，图像，视频和音频中进行音乐问答和音乐生成，以及音乐编辑。 该模型利用编码器，如用于音乐理解的 MERT、用于图像理解的 ViT 和用于视频理解的 ViViT，以及 MusicGen/AudioLDM2 模型作为音乐生成模型（音乐解码器），以及适配器和 LLaMA 2 模型。
音乐的产生和理解
我们介绍M2UGen框架，能够同时 包括音乐理解和多模态音乐生成任务， 旨在协助用户进行与音乐相关的艺术创作。
面向音乐的数据集
我们提出了一种系统化的方法，用于生成大面向多模态音乐的指令数据集，我们使用 MU-LLaMA 模型和 MosaicML 的 MPT-7B-Chat 模型来生成面向音乐的数据集。
我们还利用BLIP图像字幕模型和VideoMAE字幕模型来为各自的模态添加字幕。
除了可以从文字生成音乐外，它还支持图像、视频和音频生成音乐，并且还可以编辑已有的音乐。该项目利用了MERT等编码器进行音乐理解，ViT进行图像理解，ViViT进行视频理解，并使用MusicGen/AudioLDM2模型作为音乐生成模型（音乐解码器）。用户可以轻松移除或替换特定乐器，调整音乐的节奏和速度。这使得用户能够创造出符合其独特创意的音乐作品。
此外，M2UGen还加入了适配器和LLaMA2模型，使得该模型具备多种能力。
