DiffRhythm
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DiffRhythm 是一种基于潜在扩散模型的端到端全曲生成技术,可在短时间内生成包含人声和伴奏的完整歌曲。

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

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      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。

      需求人群:

      "该产品适用于音乐创作者、音乐制作人、娱乐产业从业者以及对音乐创作感兴趣的个人。它为那些希望快速生成高质量音乐作品的人提供了强大的工具,无论是用于商业音乐制作、个人创作还是娱乐内容的生成。"

      使用场景示例:

      为电影或视频游戏快速生成背景音乐。

      为独立音乐人提供创作灵感和初步的音乐框架。

      为教育机构生成用于教学的音乐示例。

      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。

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