Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Một phương pháp tiếp cận không cần đào tạo để chuyển giao phong cách âm nhạc với các mô hình khuếch tán tiềm ẩn

Created by
  • Haebom

Tác giả

Heehwan Wang, Joonwoo Kwon, Sooyoung Kim, Shinjae Yoo, Yuewei Lin, Jiook Cha

Phác thảo

Bài báo này đề xuất Stylus, một khuôn khổ mới không cần đào tạo, thực hiện chuyển giao phong cách âm nhạc bằng cách thao tác trực tiếp lớp tự chú ý của mô hình khuếch tán tiềm ẩn (LDM) đã được đào tạo trước. Hoạt động trong miền Mel Spectrogram, Stylus chuyển giao phong cách âm nhạc bằng cách thay thế các biểu diễn khóa và giá trị của âm thanh nội dung bằng các biểu diễn của tham chiếu phong cách mà không cần bất kỳ tinh chỉnh nào. Nó tích hợp bảo toàn truy vấn, điều chỉnh tỷ lệ có hướng dẫn lấy cảm hứng từ CFG, nội suy đa phong cách và tái tạo bảo toàn pha để nâng cao chất lượng và khả năng kiểm soát phong cách. Nó cải thiện đáng kể chất lượng nhận thức và bảo toàn cấu trúc so với các công trình hiện có, đồng thời vẫn nhẹ và dễ triển khai. Nghiên cứu này làm nổi bật tiềm năng của việc thao túng sự chú ý dựa trên khuếch tán để tạo ra âm nhạc hiệu quả, độ trung thực cao và dễ diễn giải mà không cần đào tạo.

Takeaways, Limitations

•
_____T280786____:
◦
Có thể chuyển đổi phong cách âm nhạc mà không cần dữ liệu đào tạo bằng cách tận dụng các mô hình được đào tạo trước.
◦
Chất lượng nhận thức được cải thiện và bảo tồn cấu trúc so với các phương pháp hiện có
◦
Trình bày một khuôn khổ hiệu quả, nhẹ và dễ triển khai.
◦
Cải thiện chất lượng và khả năng kiểm soát kiểu dáng thông qua việc bảo toàn truy vấn, khả năng mở rộng hướng dẫn lấy cảm hứng từ CFG, v.v.
◦
Chứng minh tính hữu ích của việc thao túng sự chú ý dựa trên sự khuếch tán
•
Limitations:
◦
Mã sẽ được công bố sau khi bài báo được chấp nhận.
◦
Cần đánh giá thêm hiệu suất truyền tải giữa nhiều thể loại và phong cách âm nhạc khác nhau.
◦
Cần phải phân tích so sánh với các mô hình tạo nhạc khác.
◦
Thiếu phân tích định lượng về hiệu suất của các yếu tố bổ sung, chẳng hạn như thang đo hướng dẫn lấy cảm hứng từ CFG.
👍
Made with Slashpage