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手机壳图案设计网站,WordPress速度优化2019,张家港市网站制作,互联网招聘网站LeVo引擎驱动#xff1a;腾讯SongGeneration模型开源 多语言音乐创作迈入4分钟全曲时代 【免费下载链接】SongGeneration 腾讯开源SongGeneration项目#xff0c;基于LeVo架构实现高品质AI歌曲生成。它采用混合音轨与双轨并行建模技术#xff0c;既能融合人声与伴奏达到和谐…LeVo引擎驱动腾讯SongGeneration模型开源 多语言音乐创作迈入4分钟全曲时代【免费下载链接】SongGeneration腾讯开源SongGeneration项目基于LeVo架构实现高品质AI歌曲生成。它采用混合音轨与双轨并行建模技术既能融合人声与伴奏达到和谐统一也可分别处理实现更高音质。模型在百万歌曲数据集上训练支持中英文生成效果媲美业界顶尖系统为音乐创作带来突破性AI解决方案项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/SongGeneration近日腾讯AILab正式发布SongGeneration开源项目作为LeVoHigh-Quality Song Generation with Multi-Preference Alignment研究成果的官方权重仓库该项目首次向公众开放了具备多偏好对齐能力的AI歌曲生成模型。通过提供完整的模型文件、推理脚本及基于百万歌曲数据集训练的 checkpoint腾讯正推动音乐生成领域从片段创作向全曲工业化生产迈进。模型矩阵全景从基础版到多语言旗舰版的能力跃迁SongGeneration目前已形成覆盖不同创作需求的完整模型矩阵最新发布的6款模型在创作时长、语言支持和性能表现上实现阶梯式突破。基础版SongGeneration-base支持2分30秒的中文歌曲生成在A100显卡上仅需10G显存即可运行RFT音乐质量评估指标达1.26分其升级版base-new首次实现中英双语创作而base-full版本将创作时长扩展至4分30秒满足流行歌曲完整结构需求。旗舰级large模型凭借22G显存占用和1.51的RFT评分成为当前开源领域性能最强的音乐生成模型。值得关注的是即将发布的v1.5系列突破性支持英、中、西、日等多语言创作其中small版本主打轻量化部署base和large版本则保持4分30秒的全曲创作能力标志着AI音乐创作正式进入多语言全球化应用阶段。技术架构解密双轨token系统实现人声乐器协同创作SongGeneration的核心突破在于创新性的LeLM音乐语言模型与音乐编解码器架构。不同于传统单轨生成方案LeLM首次实现混合token与双轨token的并行建模混合token负责编码人声与伴奏的融合音频特征确保演唱与乐器的和谐统一双轨token则独立编码人声旋律线与伴奏声部为人声清晰度和乐器层次感提供精细化控制。如上图所示该Logo融合音乐波形与神经网络节点元素直观呈现AI与音乐创作的跨界融合。这一视觉符号既代表腾讯在音乐AI领域的技术主张也暗示SongGeneration模型连接离散数据与连续音频的核心能力。这种双层token设计使模型能够同时处理整体和谐与细节分离的创作需求。当进行旋律创作时混合token确保人声与钢琴、吉他等伴奏乐器的调性统一而在后期制作阶段双轨token支持单独调整人声混响或乐器音量极大提升创作灵活性。配合自研音乐编解码器系统可将这些结构化token重建为44.1kHz高保真音频实现从符号化创作到听觉体验的完整闭环。该架构图清晰展示了LeLM与编解码器的协同工作流程。左侧的双轨token生成模块与右侧的音频重建系统形成完整 pipeline这种模块化设计既保证了创作自由度又确保了输出音频的专业级品质。性能突破开源模型首次媲美工业级创作系统通过在百万歌曲数据集Million Song Dataset上的深度训练SongGeneration在多项核心指标上实现对现有开源方案的全面超越。主观评测显示其生成的歌曲在旋律流畅度、情感表达和风格一致性上达到专业制作人水准尤其在人声与伴奏的相位对齐、转调处理等细节上表现突出。与行业领先的闭源系统相比SongGeneration在4分钟全曲创作任务中展现出相当竞争力。测试数据显示其生成的中英文歌曲在专业听众盲测中的接受度达到85%接近传统音乐制作流程的成品质量。研究团队在arXiv发表的论文编号2506.07520中详细阐述了模型的训练策略包括多偏好对齐机制如何平衡创作新颖性与听众接受度。生态构建从技术验证到产业应用的桥梁作为开源项目SongGeneration不仅提供预训练模型更配套完整的技术工具链。开发者可通过Hugging Face社区获取各版本模型文件利用提供的推理脚本快速搭建创作平台。针对不同硬件条件项目特别优化了显存占用方案基础版可在消费级显卡运行而专业级large模型则充分利用数据中心GPU的并行计算能力。腾讯AILab表示未来将持续更新模型权重计划在v1.5系列中加入更多民族乐器采样和音乐风格模板。随着多语言支持的完善该模型有望成为跨文化音乐创作的基础设施为独立音乐人、游戏开发者和内容平台提供低成本的创作工具。目前项目代码与模型权重已同步至GitCode仓库https://gitcode.com/tencent_hunyuan/SongGeneration欢迎学术界和产业界共同参与模型迭代与应用探索。行业启示AI创作从工具化向工业化演进SongGeneration的开源标志着音乐AI领域进入新阶段。不同于早期的旋律片段生成工具其4分钟全曲创作能力、多语言支持和专业级音质输出已具备工业化生产特征。这种技术突破不仅降低音乐创作门槛更可能重塑音乐产业的生产关系——从传统的作曲、编曲、录音分工模式转向AI辅助的一体化创作流程。随着模型能力的持续提升未来创作者或许只需输入情感关键词和风格要求即可获得完整的多轨工程文件大幅缩短从创意到成品的制作周期。对于音乐教育、广告配乐、游戏音频等领域这种高效创作工具将释放巨大生产力。而多语言支持特性则为文化内容的全球化传播提供新的技术路径尤其有利于小语种音乐和民族音乐的创新表达。【免费下载链接】SongGeneration腾讯开源SongGeneration项目基于LeVo架构实现高品质AI歌曲生成。它采用混合音轨与双轨并行建模技术既能融合人声与伴奏达到和谐统一也可分别处理实现更高音质。模型在百万歌曲数据集上训练支持中英文生成效果媲美业界顶尖系统为音乐创作带来突破性AI解决方案项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/SongGeneration创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考