SongGeneration – 騰訊AI Lab開源的音樂生成大模型

SongGeneration：騰訊AI Lab推出的AI音樂生成大模型，以其卓越的音質、音樂性和生成速度在音樂AIGC領域脫穎而出。基于LLM-DiT融合架構，SongGeneration在多個維度上超越了多數開源模型，部分指標甚至媲美商業閉源模型。它具備文本控制、風格跟隨、多軌合成和音色跟隨等功能，廣泛應用于短視頻配樂、游戲音效、虛擬人演出、商業廣告及個人音樂創作等場景，助力AI音樂創作邁向“智能共創”的新階段。

### SongGeneration：AI音樂創作的新引擎

你是否渴望擁有屬于自己的音樂，卻苦于缺乏專業的音樂知識和技能？ 騰訊AI Lab精心打造的SongGeneration，正是為你量身定制的解決方案。這款AI音樂生成大模型，如同一個才華橫溢的作曲家，能夠根據你的需求，快速創作出高質量、個性化的音樂作品。它不僅具備強大的生成能力，更在音質、音樂性和生成速度上實現了質的飛躍，為音樂創作帶來了無限可能。

### 核心功能：釋放你的音樂靈感

SongGeneration的核心功能，旨在幫助你輕松駕馭音樂創作，將你的創意轉化為動聽的旋律：

• 文本指令：只需輸入關鍵詞，如“歡快 流行”，SongGeneration便能迅速生成符合你風格和情緒的完整音樂作品。
• 風格模仿：上傳一段10秒以上的參考音頻，SongGeneration即可創作出風格一致的全新歌曲，涵蓋多種音樂流派，滿足你的個性化需求。
• 多軌分離：自動生聲與伴奏分離的軌道，確保旋律、結構、節奏和配器完美契合，呈現專業級的音樂品質。
• 音色克隆：基于參考音頻的音色，實現“音色克隆”級別的人聲表現，讓你的音樂更具個性化和情感色彩。

### 探索SongGeneration的奧秘

SongGeneration之所以能夠實現如此強大的功能，離不開其先進的技術原理：

• LeLM（語言模型）：采用混合標記和標記，分別處理人聲與伴奏，確保歌曲的整體結構和細節表現達到最佳平衡。
• 音樂編解碼器：通過編碼器和解碼器，實現高質量的音頻重建，保證生成的音樂具有出色的音質。
• 多偏好對齊：通過直接偏好優化（DPO）等技術，對齊人類偏好，提升模型在音樂性、指令遵循等方面的表現。
• 三階段訓練范式：預訓練、模塊擴展訓練和多偏好對齊訓練，不斷優化音樂生成效果，確保模型性能持續提升。

### 產品官網及資源

• GitHub倉庫：https://github.com/tencent-ailab/SongGeneration
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/tencent/SongGeneration
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2506.07520
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/tencent/SongGeneration

### 核心優勢：卓越性能的基石

• 低比特率音樂編解碼：在極低碼率下實現高質量音樂重建，減輕計算負擔。
• 多類別token并行預測：避免token相互干擾，提升音質和音樂性。
• 多維度人類偏好對齊：對齊音樂性、歌詞對齊等偏好，提升模型效果和魯棒性。
• 三階段訓練范式：優化音樂生成效果，確保模型持續進步。

### 卓越表現：實力見證

• 綜合測評：在與商業模型和開源模型的對比中，SongGeneration在開源模型中名列前茅，在商業模型中也占據領先地位。
• 客觀測評：在內容欣賞度、內容實用性和制作質量等關鍵維度上均位列榜首。
• 主觀評測：在歌詞準確度上超越眾多大模型，體現模型在語音與文本對齊能力上的顯著優勢。

### 應用場景：無限可能

• 音樂創作：為音樂人提供創作靈感，節省創作時間。
• 娛樂產業：為影視、游戲等提供契合需求的配樂。
• 教育領域：作為音樂教育工具，激發創造力，輔助教學。
• 廣告和營銷：為廣告和品牌生成貼合主題的音樂。
• 個人娛樂：創作個性化音樂，分享社交平臺。

### 常見問題解答

Q：SongGeneration生成的音樂可以用于商業用途嗎？
A：具體授權和使用細則，請參考相關協議，一般情況下，生成的音樂可用于商業用途，但請注意遵守相關版權規定。

Q：如何使用SongGeneration？
A：可以通過HuggingFace的在線Demo進行體驗，也可以通過GitHub倉庫獲取更多信息。

Q：生成的音樂可以進行編輯嗎？
A：生成的音樂可以進行編輯，你可以根據自己的需求進行調整和修改。