Audiocraft

MusicGen Large

AI モデル

Meta AIによって開発されたテキストから音楽を生成するモデルで、テキストの説明や音声のプロンプトに基づいて高品質な音楽サンプルを生成することができます。効率的な音楽生成のために、単一段階の自己回帰型トランスフォーマーモデルを使用しています。MusicGen Largeは、Meta AIによって開発されたテキストから音楽を生成するモデルで、テキストの説明や音声のプロンプトに基づいて高品質な音楽サンプルを生成することができます。効率的な音楽生成のために、単一段階の自己回帰型トランスフォーマーモデルを使用しています。

説明的なテキストキャプションに基づいてオーディオサンプルを作成する自己回帰型生成AIモデルです。ソースの分離、実世界のノイズの処理、テキストアノテーションの不足といったオーディオ生成における課題に対処します。このモデルは、高忠実度の出力を実現するために、学習済みの離散オーディオ表現上で動作します。AudioGenは、説明的なテキストキャプションに基づいてオーディオサンプルを作成する自己回帰型生成AIモデルです。ソースの分離、実世界のノイズの処理、テキストアノテーションの不足といったオーディオ生成における課題に対処します。このモデルは、高忠実度の出力を実現するために、学習済みの離散オーディオ表現上で動作します。

Jukebox | OpenAI

AI モデル

生のオーディオとして、初歩的な歌声を含む音楽を生成するニューラルネットワークです。様々なジャンルやアーティストのスタイルで楽曲を生成でき、AIによる音楽制作に新しいアプローチを提供します。モデルの重みとコード、生成されたサンプルを探索するためのツールが公開されています。Jukeboxは、生のオーディオとして、初歩的な歌声を含む音楽を生成するニューラルネットワークです。様々なジャンルやアーティストのスタイルで楽曲を生成でき、AIによる音楽制作に新しいアプローチを提供します。モデルの重みとコード、生成されたサンプルを探索するためのツールが公開されています。

潜在拡散モデルを活用したテキストからオーディオへの生成フレームワークです。様々なモダリティを統一された「オーディオ言語（LOA）」に変換し、音声、音楽、効果音を生成します。このアプローチにより、インコンテキスト学習が可能になり、自己教師あり事前学習済みモデルを活用して多様なオーディオ作成を実現します。AudioLDMは、潜在拡散モデルを活用したテキストからオーディオへの生成フレームワークです。様々なモダリティを統一された「オーディオ言語（LOA）」に変換し、音声、音楽、効果音を生成します。このアプローチにより、インコンテキスト学習が可能になり、自己教師あり事前学習済みモデルを活用して多様なオーディオ作成を実現します。

効率的で非自己回帰的なオーディオ生成のためのAIモデルです。高品質なオーディオを従来の数百分の一の速度で生成し、音声と音響条件の一貫性を維持します。話される内容、話者の声、話者のターンを制御して、自然な対話セグメントを合成できます。SoundStormは、効率的で非自己回帰的なオーディオ生成のためのAIモデルです。高品質なオーディオを従来の数百分の一の速度で生成し、音声と音響条件の一貫性を維持します。話される内容、話者の声、話者のターンを制御して、自然な対話セグメントを合成できます。

Lyria — Google DeepMind

AI モデル

Lyria 3.5は、Google DeepMindによる高度な音楽生成モデルで、ユーザーが簡単に曲を作曲できるよう支援します。技術的なコントロールを提供し、さまざまなジャンルのトラックを作成できるため、音楽制作がアクセスしやすく革新的になります。

ディフューザー

AI GitHub リポジトリ

Hugging FaceによるGitHubプロジェクトで、PyTorchを使用して画像、動画、音声を生成するための最先端の拡散モデルを提供します。これは、高度なAIモデルの実装に興味のある開発者や研究者向けに設計されています。ディフューザーは、Hugging FaceによるGitHubプロジェクトで、PyTorchを使用して画像、動画、音声を生成するための最先端の拡散モデルを提供します。これは、高度なAIモデルの実装に興味のある開発者や研究者向けに設計されています。

長期的な一貫性を持つ高品質なオーディオを生成するAIモデルです。オーディオ生成を言語モデリングタスクとして扱い、オーディオを離散トークンにマッピングします。このフレームワークは、未知のスピーカーやスタイルに対しても、音声や音楽の自然で一貫性のある継続を生成することに優れています。AudioLMは、長期的な一貫性を持つ高品質なオーディオを生成するAIモデルです。オーディオ生成を言語モデリングタスクとして扱い、オーディオを離散トークンにマッピングします。このフレームワークは、未知のスピーカーやスタイルに対しても、音声や音楽の自然で一貫性のある継続を生成することに優れています。