M2UGen：腾讯&新加坡国立大学推出的多模态音乐理解和生成框架

M2UGen简介

M2UGen是一个由腾讯PCG ARC实验室与新加坡国立大学联合推出的多模态音乐理解和生成框架。该框架利用大型语言模型的强大推理能力，通过整合音乐、图像和视频等多种模态的输入，解锁创意潜力，实现音乐的深入理解和高质量生成。M2UGen专为音乐艺术创作提供辅助，通过预训练的MERT、ViT和ViViT模型，以及AudioLDM 2和MusicGen等音乐生成技术，推动音乐AI领域的创新和发展。

M2UGen主要功能

1. 多模态音乐理解：M2UGen能够理解音乐、图像和视频等多种模态的数据，提供深层次的音乐内容理解。
2. 音乐生成：从文本、图像和视频等多种模态输入生成音乐，支持创意音乐制作。
3. 音乐编辑：根据自然语言提示对现有音乐进行编辑，实现音乐风格的调整和修改。
4. 跨模态交互：用户可以通过文本、图像或视频与系统交互，获取相应的音乐输出或对音乐进行操作。

M2UGen技术原理

1. 预训练模型集成：
   • MERT模型：用于音乐编码，处理音乐理解任务。
   • ViT模型：用于图像编码，提取图像特征。
   • ViViT模型：用于视频编码，捕捉视频的时空特征。
2. 多模态理解适配器：将不同模态的特征表示适配到LLaMA 2模型，以实现模态间的信息融合。
3. LLaMA 2模型：作为桥梁，整合多模态信息，执行下游任务如音乐问答和音乐生成的指导。
4. 音乐解码器：
   • AudioLDM 2：一种基于扩散过程的通用音频生成模型。
   • MusicGen：一个自回归Transformer解码器，专注于音乐生成。
5. 数据集生成：使用MU-LLaMA和MPT-7B模型生成大规模多模态音乐指导数据集，支持模型训练。
6. 训练方法：
   • LoRA微调：降低计算成本，提高训练效率。
   • 双损失策略：结合交叉熵损失和均方误差，优化文本生成和音乐生成任务。
7. 条件嵌入生成：通过输出投影层生成条件嵌入，用于指导下游音乐生成模型。
8. 主观和客观评估：通过一系列客观指标和用户研究，评估模型在音乐理解、生成和编辑任务上的性能。

M2UGen应用场景

1. 音乐制作辅助：音乐家和制作人可以使用M2UGen生成特定风格的音乐，作为新作品的灵感或基础。
2. 视频配乐：为视频内容自动生成匹配其情感和节奏的背景音乐，提升观看体验。
3. 游戏音乐设计：在游戏开发中，根据游戏场景和玩家行为动态生成音乐，增强沉浸感。
4. 教育和学习：在音乐教育中，帮助学生理解音乐理论和创作过程，通过实践学习音乐制作。
5. 广告和营销：为广告和营销视频生成吸引人的音乐，以增强品牌信息的传达和记忆。
6. 社交媒体内容创作：用户可以为社交媒体上的视频和图像内容创作个性化音乐，增加互动和分享。

M2UGen项目入口

• 官方网站：https://crypto-code.github.io/M2UGen-Demo
• GitHub代码库：https://github.com/shansongliu/M2UGen
• HuggingFace模型：https://huggingface.co/M2UGen
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2311.11255