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這幾周，全球無不對AI音樂大模型那”以假亂真“的音樂創作能力感到驚奇不已，甚至有人認為“AI將革新音樂產業”。
而位居這場革新風暴中心的，正是昆侖萬維推出的國內唯一公開可用的AI音樂生成大模型——「天工SkyMusic」。
自開啟邀測以來，「天工SkyMusic」已經在互聯網上刷爆了存在感，成為網友們改編、二創音樂的新晉網紅神器。
遲遲等不到的“音樂ChatGPT”時刻
相信大家在體驗「天工SkyMusic」時，都會有一個疑問：隔壁AI視頻生成大模型都開始輔助創作了，為什么「天工SkyMusic」這類AI音樂生成大模型才才嶄露頭角？
原因在于構建生成高質量音樂的AI大模型，所面臨的復雜度遠超想象。
一方面是技術路線的選擇，AI音樂生成大模型有兩種主流技術路線，符號音樂生成和大模型音樂音頻生成。前者以MIDI為主要流派，其本身不包含音頻文件，而是記錄音樂演奏的指令，比如哪個音符被播放、音量是多少、音符持續的時間等，不能生成直接聽的音樂。
學術與產業界在符號派的AI音樂生成上投入了大量研究，但是始終效果不佳。
相反，深度學習大規模音頻數據則通過大模型端對端的方案，直接生成包含樂器、人聲、旋律等音樂元素的完整音頻作品。它需要模型具備極高的模擬精確度、大規模的高品質音頻數據集、龐大的算力支撐……
這是一條預期效果更好，但是難度非常高的技術路徑，業內只有很少玩家展開研究。
同時，鑒于歌聲在音樂審美中的核心地位，AI對人聲歌唱逼真模擬的研究也尤為關鍵。遺憾的是，受限于技術發展，以往AI音樂生成模型更關注無人聲演唱的背景音樂（Background Music，BGM）領域，而非包含人聲演唱的Song領域，因此行業內缺乏有效的解決方案。
因此在AI音樂生成領域，無論是OpenAI的JukeBox、Meta的MusicGen，還是Google的MusicLM，它們雖然逐步解決了AI音樂生成中的痛點，但距離生成高品質且類型豐富的音樂作品還有一定距離。
「天工SkyMusic」自研發階段即確立目標，要開發一款輔助用戶創作高質量音樂的工具。團隊毅然選擇了AI音樂生成大模型的道路，并決定重點攻克人聲歌唱難題，勇敢涉足AI音樂制作領域內兩個最具挑戰的無人區。
「天工SkyMusic」架構誕生記
面對大模型音樂音頻生成+人聲Song這兩個近乎空白的技術領域，昆侖萬維傾注了海量研發資源和算力算法投入，不斷試錯，終于自主研發出一套音樂音頻領域的大模型架構。
這是一套類似Sora的DiT大模型架構，采用LLM+Diffusion的核心模塊組成。
其中，用戶輸入的參考音樂會被拆解為不同的Music Patches，由Large-scale Transformer負責譜曲，來學習Music Patches的上下文依賴關系，同時完成音樂可控性。
同時，Diffusion Transformer將負責大模型的“演唱”部分，通過LDM（Latent Diffusion Model）擴散模型讓Music Patches被還原成成44.1KHz的高品質立體聲的音頻。
昆侖萬維這套高效、靈活且具有情感表達能力的音樂生成模型架構，填補了音頻生成+人聲Song這兩技術領域的空白，堪稱AI音樂生成領域的一大技術飛躍，也讓昆侖萬維公開「天工SkyMusic」技術原理圖的舉措更讓人敬佩，它不僅打破了行業內的封閉狀態，更為更是為整個產業鋪墊了一條可復現的技術路徑，大大降低整個AI音樂生成產業的研發風險。
AI音樂破曉：「天工SkyMusic」的中國式突破
從「天工SkyMusic」的技術分析中我們可以看到，昆侖萬維在研發過程中克服了諸多技術難題，為我們打造出一個真正意義上，能高效創作高品質音樂的AI音樂生成大模型。在這里，我們可以生成時長80秒，采樣率44.1KHz的雙聲道立體聲歌曲，還可以通過歌詞控制歌曲的情緒變化，精確區分不同音樂結構間的情感起伏，也可完成各種復雜歌唱技巧。
而且較之國外同類產品，「天工SkyMusic」最明顯的差異是在中文人聲歌唱上發音純正清晰，無明顯機械痕跡，效果逼真的程度足以“以假亂真”。這不僅讓中文歌詞韻味和情感表達更為出色，也在表達中國文化特有的意境與情感內涵時，更加貼合國人的審美習慣與情感認同，形成獨有的差異化優勢。
情感AGI待放：天工SkyMusic」引領情感創作變革
「天工SkyMusic」作為昆侖萬維 “All in AGI和AIGC”戰略下在音樂領域的先鋒之作，填補了傳統AGI側重于智力拓展而忽視情感維度的空白，標志著昆侖萬維在情感AGI研究中取得的重大突破。
如今，「天工SkyMusic」不僅降低音樂創作門檻，讓更多普通用戶能夠借助這款全民音樂創作工具的力量，更好地通過音樂這一媒介，表達自己的情感和創意。未來，隨著昆侖萬維在情感AGI技術上不斷的突破，「天工SkyMusic」將具備更多令人驚嘆的創作能力，亦有望成為輔助專業音樂創作者的利器。
