新模型15步生成带情感符号音乐

研究者 Jincheng Zhang 等人提出一种将扩散模型与生成对抗网络（GAN）结合的符号音乐生成方法，目标是缓解扩散模型在符号音乐生成中采样慢的问题。该方法把符号音乐表示为带力度值的类图像 pianoroll，并用变分自编码器获取潜在表示来训练扩散模型。 据作者称，该模型仅需 15 步去噪即可生成高质量音乐，而多数符号音乐扩散模型需要数百甚至数千步。生成结果可对应指定的情感。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。