Seed-Music是字节跳动推出的AI音乐生成大模型，将用户录制的 10 秒音频转化为完整的音乐作品。通过自回归语言模型和扩散方法，根据用户的多模态输入（如风格描述、音频参考、乐谱和声音提示）生成高质量、风格可控的音乐。Seed-Music旨在简化音乐创作流程，让无论是新手还是专业音乐人都能轻松创作音乐。不仅能生成完整的音频作品，还提供音乐编辑功能，用户可以对生成的音乐进行个性化调整。
Seed-Music的主要功能歌词和旋律编辑：用户直接在生成的音频中编辑歌词和旋律，实现个性化的音乐创作。零样本歌声转换：支持用户通过提供10秒钟的演唱或普通语音，Seed-Music将用户的声音转换成富有表现力的歌唱表演，支持模仿任意性别和风格的歌曲。符号音乐表示：Seed-Music引入了“lead sheet tokens”作为符号音乐表示，用户以更直观的方式理解和编辑音乐，包括旋律、和声和节奏等。音乐结构编辑：用户编辑音乐的不同部分，如主歌、副歌和其他结构元素，适应特定的创作需求。音乐风格和情感调整：Seed-Music支持用户调整生成音乐的风格和情感，以匹配他们的创意愿景。Seed-Music的技术原理自回归语言模型（Auto-regressive Language Model, LM）：通过学习音乐数据集中的模式来预测音乐序列中的下一个元素，如音符、节奏或和弦。在音乐生成中，自回归模型基于给定的输入（如歌词、旋律片段或其他音乐特征）来生成连贯的音乐序列。扩散模型（Diffusion Models）：通过逐步去除噪声来生成数据，类似于物理过程中的扩散现象。在音乐编辑中，扩散模型可以用来精细地调整音乐元素，如修改旋律或和声，同时保持音乐的自然流畅性。零样本学习（Zero-Shot Learning）：在Seed-Music中，零样本歌声转换允许用户在不提供大量样本的情况下，将自己的声音转换为特定的歌声风格。多模态输入处理：系统能处理和理解多种类型的输入数据，如文本、音频和乐谱，并将这些数据融合以生成音乐。音符级编辑（Note-Level Editing）：系统提供对音乐的精细控制，允许用户在音符级别上进行编辑，包括修改音高、时长和力度等。Seed-Music的项目地址项目官网：team.doubao.com/en/special/seed-musicarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.09214Seed-Music应用场景个人音乐创作：音乐爱好者用Seed-Music来创作自己的歌曲，无需深厚的音乐理论知识或演奏技能。专业音乐制作：音乐制作人和作曲家用Seed-Music生成音乐小样，快速原型设计，或者作为创作灵感的来源。音乐教育：教师和学生用Seed-Music作为教学工具，通过实践学习音乐理论和作曲技巧。社交媒体内容创作：内容创作者为他们的社交媒体帖子生成独特的背景音乐，增强视觉内容的吸引力。广告和多媒体制作：广告商和多媒体制作人为商业广告、视频、电影和游戏生成定制的音乐和声轨。 
