DiffRhythm：短时间内生成包含人声和伴奏的完整歌曲

DiffRhythm简介

DiffRhythm 是由西北工业大学和香港中文大学（深圳）大数据研究院联合开发的一种新型端到端全曲生成模型。该模型基于潜在扩散技术，能够在短时间内生成包含人声和伴奏的完整歌曲，最长可达 4 分 45 秒。DiffRhythm 的核心优势在于其简洁高效的设计，无需复杂的多阶段架构和繁琐的数据预处理，仅需歌词和风格提示即可快速生成高质量音乐。其非自回归结构确保了快速推理速度，显著提升了用户体验。开发团队通过创新的句子级歌词对齐机制和高保真音乐重建的变分自编码器（VAE），解决了歌词与人声稀疏对齐的难题，并在 MP3 压缩伪影鲁棒性方面表现出色。DiffRhythm 的出现为音乐生成领域提供了一种全新的高效解决方案，推动了人工智能在艺术创作中的应用。

DiffRhythm主要功能

1. 端到端全曲生成：DiffRhythm能够生成包含人声和伴奏的完整歌曲，支持长达4分45秒的音频生成，满足艺术创作和商业音乐制作的需求。
2. 快速生成：采用非自回归结构，仅需10秒即可生成一首完整歌曲，显著提升用户体验，适用于实时创作和交互式应用。
3. 高质量音乐重建：通过高保真变分自编码器（VAE），DiffRhythm能够重建高质量音乐音频，同时对MP3压缩伪影具有鲁棒性，确保生成音乐的听感质量。
4. 歌词对齐与可理解性：提出句子级歌词对齐机制，解决了歌词与人声稀疏对齐的难题，确保生成歌曲的歌词清晰可懂。
5. 风格控制：支持通过风格提示（style prompt）控制生成歌曲的风格，用户可以通过简单的文本或音频片段引导音乐生成方向。

DiffRhythm技术原理

1. 潜在扩散技术（Latent Diffusion）：DiffRhythm基于潜在扩散模型，通过在潜在空间中逐步去噪生成音乐。这种技术能够捕捉音乐的复杂结构和细节，同时降低计算复杂度。
2. 变分自编码器（VAE）：VAE用于将音频压缩到低维潜在空间，并保留关键的音乐特征。DiffRhythm的VAE经过优化，对MP3压缩伪影具有鲁棒性，并支持高保真音频重建。
3. 句子级歌词对齐机制：通过句子级对齐，DiffRhythm将歌词与人声建立语义对应关系，解决了歌词稀疏与人声不连续的问题，提升了歌词的可理解性。
4. 非自回归结构：与传统的自回归模型不同，DiffRhythm采用非自回归结构，避免了逐个生成音频样本的低效过程，显著提高了生成速度。
5. 扩散变换器（DiT）：DiffRhythm使用扩散变换器（Diffusion Transformer）作为生成核心，结合歌词、风格提示和时间步嵌入，生成高质量的潜在表示，再通过VAE解码为音频。
6. 风格提示与条件生成：用户可以通过提供风格提示（如音频片段或文本描述）来引导生成音乐的风格，DiffRhythm利用这些提示进行条件生成，实现风格控制。

DiffRhythm应用场景

1. 音乐创作：为音乐人提供灵感，快速生成歌曲原型，辅助创作旋律和歌词。
2. 影视配乐：根据剧情风格快速生成背景音乐，提升影视制作效率。
3. 游戏音乐：为游戏生成符合场景风格的音乐，增强玩家沉浸感。
4. 广告配乐：快速生成符合广告主题的音乐，提升广告吸引力。
5. 在线音乐平台：为用户提供个性化音乐生成服务，丰富音乐体验。
6. 虚拟偶像：为虚拟偶像生成专属歌曲，提升虚拟偶像的音乐表现力。

DiffRhythm项目入口

• 项目主页：https://aslp-lab.github.io/DiffRhythm.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/ASLP-lab/DiffRhythm
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2503.01183
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/ASLP-lab/DiffRhythm