M2UGen是先进的多模态音乐理解和生成框架，由腾讯PCG ARC实验室与新加坡国立大学联合推出。结合了大型语言模型（LLM）的能力，能处理包括文本、图像、视频和音频在内的多模态输入，生成相应的音乐。M2UGen模型在音乐理解、音乐编辑以及多模态音乐生成方面展现出卓越的性能，超越现有的模型。
M2UGen的主要功能音乐理解：M2UGen能理解音乐的内容，包括旋律、节奏、使用的乐器以及音乐所表达的情感或意境。文本到音乐生成：用户提供一段文本描述，M2UGen根据文本内容生成相应的音乐。图像到音乐生成：M2UGen将图像内容转化为音乐，理解图像中的场景、情感等元素，并创作与之相匹配的音乐。视频到音乐生成：M2UGen能分析视频内容，并生成相匹配的音乐，为视频增添声音元素。音乐编辑：M2UGen具备音乐编辑功能，对现有的音乐作品进行修改，如改变乐器声音、调整节奏等。M2UGen的技术原理多模态特征编码器：使用不同的编码器处理不同模态的输入，例如音乐编码器MERT、图像编码器ViT和视频编码器ViViT。多模态理解适配器：整合多模态编码器的输出，形成统一的特征表示，输入到LLM中。桥接LLM：用LLaMA 2模型作为基础，将多模态上下文信息引入LLM，理解和生成音乐。音乐理解与生成模块：在音乐生成任务中，使用特定的音频标记来指示音乐输出，基于音乐解码器如AudioLDM 2或MusicGen生成音乐。M2UGen的项目地址项目官网：crypto-code.github.io/M2UGen-DemoGitHub仓库：https://github.com/shansongliu/M2UGenHuggingFace模型库：https://huggingface.co/M2UGenarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2311.11255M2UGen的应用场景音乐制作：音乐家和制作人用M2UGen来生成新的音乐创意或编辑现有作品。电影和视频制作：为电影、广告、游戏和在线视频提供定制的背景音乐和声效。音乐教育：作为教学工具，帮助学生理解音乐理论和创作过程。艺术创作：艺术家用M2UGen将视觉艺术作品转化为音乐，创造跨媒介的艺术体验。娱乐互动：在互动展览、主题公园或现场演出中，提供实时音乐生成，增强观众体验。 
