InspireMusic 是由 阿里巴巴 Tongyi Lab 开发的 AI 音乐生成框架，它通过结合 语义和声学音频标记（tokens），使用 自回归 Transformer + 条件流匹配（Conditional Flow Matching, CFM） 的建模方法，实现 高质量、长篇幅的音乐创作。
📢 主要特点：
✅ 长篇高质量 AI 音乐生成框架，可创建完整的音乐作品而非短片段，用于专业音乐创作。
✅ 支持文本生成音乐 & 音乐续写，提升 AI 音乐创作能力。
✅ 采用 Transformer + 条件流匹配（CFM）技术，优化音质。
✅ 开源可用，支持 48kHz 音频生成，确保音质清晰，适合研究和开发者。
✅ 可扩展性强，支持**文本生成音乐（Text-to-Music）、音乐续写（Music Continuation）、音乐重建（Music Reconstruction）**等任务。
🎼 InspireMusic 主要功能
1️⃣ 统一 AI 音乐生成框架
- 采用 WavTokenizer 进行音频离散化，将 24kHz 音频转换为 75Hz 离散 tokens，并使用 HifiCodec 处理 48kHz 音频，提升音乐质量。
- 自回归 Transformer 语言模型 学习并预测音乐结构，使 AI 生成的音乐更加连贯。
- 流匹配（Flow Matching）模型 进一步优化生成的音频，使其更贴近真实音乐。
2️⃣ 支持多种 AI 音乐生成任务
3️⃣ 多种采样方法提升音乐质量
- Top-K 采样：确保生成的音乐更加连贯，减少随机噪声。
- Repetition-Aware 采样：减少 AI 在生成音乐时的重复模式，提高音乐的多样性。
- 带有/不带 CFM 的对比：测试有无流匹配算法时 AI 生成音乐的差异。
4️⃣ 多种音乐风格 & 结构
- 支持 古典、流行、电子、爵士、R&B、摇滚、游戏音乐等多种风格。
- 可生成不同结构的音乐，如 前奏（Intro）、主歌（Verse）、副歌（Chorus）、尾奏（Outro）。
- 支持带歌词/纯音乐版本，适用于不同创作需求。
🎵 InspireMusic vs. MusicGen 对比
InspireMusic 还与 Facebook MusicGen 进行了对比测试：
- InspireMusic 在 长篇音乐生成 和 音质细节 方面表现更优。
- MusicGen 更适合短片段音乐生成，而 InspireMusic 更侧重 音乐结构完整性 和 长时间音乐生成。
📥 如何体验？
开源模型下载 & 代码：
- GitHub 代码仓库：InspireMusic on GitHub
- HuggingFace 预训练模型：InspireMusic 模型下载
- ModelScope 模型库：InspireMusic ModelScope
- 在线体验：https://huggingface.co/spaces/FunAudioLLM/InspireMusic
- 项目地址及演示：https://iris2c.github.io/InspireMusic/
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