Editing 训练音乐大模型 (section)

=== Riffusion（Diffusion-based音乐生成） ===
'''Riffusion'''（2022年底发布）是一个别出心裁的开源项目，它利用'''扩散模型'''生成音乐，将音乐问题转化为'''图像生成'''问题 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。具体来说，Riffusion基于Stable Diffusion（一种文本到图像生成模型）对'''声谱图'''进行生成，再把光谱图转换回音频，实现了音乐合成。

* '''核心思想'''：将音频的时频表示（梅尔频谱或短时傅里叶变换的幅度谱）视为一张图像，然后用图像扩散模型来生成这个“声音的图像” (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。Stable Diffusion模型本来训练于海量图像-文本对，Riffusion在此基础上'''微调'''或引导，使其生成的图像实际上是有意义的声音频谱。通过一些后处理（如Griffin-Lim算法从频谱估计相位），就可以把谱图还原成音频。这样Riffusion巧妙地把音乐生成借用了强大的图像生成模型能力。
* '''模型训练'''：作者使用了一个'''自建的音乐光谱数据集'''。据介绍，他们收集了各种风格的音乐片段，转为光谱图并配以简短描述标签（例如“爵士萨克斯风即兴”）。然后用这些<图像, 文本>对来'''微调Stable Diffusion'''模型 (Text-to-Music generation using Riffusion and OpenVINO)。因为Stable Diffusion预训练已经有强大的图像纹理生成能力，只需让它学会将文本关联到特定音乐光谱花纹即可。值得一提的是，他们还利用OpenAI的CLIP模型作为引导，使生成的光谱图与文本描述在CLIP空间相关度高 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。这提高了生成音乐与提示文本的契合度。
* '''功能与效果'''：Riffusion模型可以通过输入文本提示，生成对应风格的短音乐片段（通常几秒到十几秒)。例如输入“电子舞曲节拍，带贝斯”会生成相应风格的音乐。由于扩散模型逐步生成图像，Riffusion还能在生成过程中实现'''风格渐变'''：例如左侧提示A、右侧提示B，中间通过扩散渐变，可以得到一段从风格A平滑过渡到风格B的音乐。这对音乐过渡、混音应用很有趣。音质方面，Riffusion生成的是中等质量（22kHz左右单声道）的片段，旋律和节奏通常较简单，但风格特征明显。作为首个扩散音乐项目，其音频保真度和创意都令人印象深刻。
* '''实时性'''：Riffusion项目还演示了接近实时生成：通过将扩散过程截断或小幅动态更新，可以在用户打字的同时不断产生音频流。这种交互演示展示了AI即兴音乐生成的新可能性 (riffusion/riffusion-hobby: Stable diffusion for real-time music generation)。当然，严格来说扩散模型本身不是真实时的，只是他们采用了一些优化和不太长的采样步数。
* '''开源'''：Riffusion完全开源，包括训练代码、模型权重和一个演示Web应用 (Stable Diffusion fine-tuned to generate Music — Riffusion - Reddit)。这对开发者非常有价值。我们可以直接使用其预训练模型，输入文本就得到音乐，甚至可整合到自己的应用中。或者我们也能在其代码基础上进一步训练，比如用我们特定风格的数据再微调，加强某类音乐生成能力。
* '''局限'''：Riffusion目前主要生成无歌词的乐器音乐，且段落较短，没有长时间结构。同样地，由于是通过图像生成音频，有时谱图上可能出现不合理的伪影，导致声音中有杂音或不和谐部分。另外，它依赖的Stable Diffusion对音乐理解是间接的，不一定捕捉复杂音乐理论。所以Riffusion更适合'''纹理化、氛围类'''音乐（如Ambient、电子乐riff），要让它作曲一首结构复杂的曲子则超出其能力。
* '''启发'''：Riffusion证明了'''跨领域迁移'''的威力——利用视觉模型来做听觉任务。在我们项目中，如果资源有限训练庞大音乐模型，不妨考虑类似transfer-learning思路。例如用预训练的大型音频生成模型（即将音乐视作特殊音频任务）或者借助已有的text-audio对齐模型（如CLAP）来指导音乐生成。Riffusion还展示了'''扩散模型'''在音乐上的潜力，高质量输出只需找到合适的表示方式即可。未来我们可以尝试直接在声音时域上应用扩散（虽然难度更高），或者结合Riffusion的谱图方法与其它架构融合。