InspireMusic:阿里通义实验室开源的音乐生成模型,支持文本或音频生成多种风格的音乐

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦


大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下 InspireMusic 这个由阿里巴巴通义实验室开源的音乐生成技术。

🚀 快速阅读

InspireMusic 是阿里巴巴通义实验室开源的音乐生成技术,能够通过人工智能为用户生成高质量的音乐作品。

  1. 核心功能:支持通过简单的文字描述或音频提示快速生成多种风格的音乐。
  2. 技术原理:基于多模态大模型技术,结合自回归 Transformer 模型、扩散模型(CFM)和 Vocoder 实现音乐生成。

InspireMusic 是什么

InspireMusic 是阿里巴巴通义实验室开源的音乐生成技术,通过人工智能为用户生成高质量的音乐作品。它基于多模态大模型技术,支持通过简单的文字描述或音频提示快速生成多种风格的音乐。InspireMusic 的核心架构包括音频 tokenizer、自回归 Transformer 模型、扩散模型(CFM)和 Vocoder,能实现文本生成音乐、音乐续写等功能。

InspireMusic 旨在为普通用户提供创新的声音景观和增强音乐创作的能力,适用于音乐创作、音频处理和个人音乐爱好者等多种场景。

InspireMusic 的主要功能

  • 文本到音乐的生成:用户可以通过简单的文字描述生成符合需求的音乐作品。
  • 音乐结构和风格控制:支持通过音乐类型、情感表达和复杂的音乐结构标签来控制生成的音乐。
  • 高质量音频输出:支持多种采样率(如24kHz和48kHz),能够生成高音质的音频。
  • 长音频生成:支持生成超过5分钟的长音频。
  • 灵活的推理模式:提供fast模式(快速生成)和高音质模式,满足不同用户的需求。
  • 模型训练和调优工具:为研究者和开发者提供丰富的音乐生成模型训练和调优工具。

InspireMusic 的技术原理

  • 音频 Tokenizer:使用具有高压缩比的单码本 WavTokenizer,将输入的连续音频特征转换为离散的音频 token。将音频数据转化为模型可以处理的形式。
  • 自回归 Transformer 模型:基于 Qwen 模型初始化的自回归 Transformer 模型,用于根据文本提示预测音频 token。模型能理解文本描述并生成与之匹配的音乐序列。
  • 扩散模型(Conditional Flow Matching, CFM):用基于常微分方程的扩散模型重建音频的潜层特征。CFM 模型能从生成的音频 token 中恢复出高质量的音频特征,增强音乐的连贯性和自然度。
  • Vocoder:将重建后的音频特征转换为高质量的音频波形,输出最终的音乐作品。

如何运行 InspireMusic

1. 克隆仓库

sh 复制代码
git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic.git
cd InspireMusic
git submodule update --init --recursive

2. 安装依赖

InspireMusic 要求 Python 3.8 和 PyTorch 2.0.1。安装步骤如下:

sh 复制代码
conda create -n inspiremusic python=3.8
conda activate inspiremusic
conda install -y -c conda-forge pynini==2.1.5
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com
pip install flash-attn --no-build-isolation

3. 下载预训练模型

sh 复制代码
mkdir -p pretrained_models
git clone https://www.modelscope.cn/iic/InspireMusic-1.5B-Long.git pretrained_models/InspireMusic-1.5B-Long

4. 快速生成音乐

sh 复制代码
cd examples/music_generation
bash infer_1.5b_long.sh

5. 一键生成音乐(文本到音乐)

sh 复制代码
python -m inspiremusic.cli.inference --task text-to-music -m "InspireMusic-1.5B-Long" -g 0 -t "Experience soothing and sensual instrumental jazz with a touch of Bossa Nova, perfect for a relaxing restaurant or spa ambiance." -c intro -s 0.0 -e 30.0 -r "exp/inspiremusic" -o output -f wav

6. 音乐续写

sh 复制代码
python -m inspiremusic.cli.inference --task continuation -g 0 -a audio_prompt.wav

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关推荐
A先生的AI之旅5 分钟前
2026-1-30 LingBot-VA解读
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络
Learn Beyond Limits5 分钟前
文献阅读:A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images
论文阅读·人工智能·深度学习·算法·机器学习·计算机视觉·ai
丝瓜蛋汤5 分钟前
微调生成特定写作风格助手
人工智能·python
OpenMiniServer20 分钟前
电气化能源革命下的社会
java·人工智能·能源
猿小羽25 分钟前
探索 Codex:AI 编程助手的未来潜力
人工智能·openai·代码生成·codex·ai编程助手
菜青虫嘟嘟30 分钟前
Expert Iteration:一种无需人工标注即可显著提升大语言模型推理能力的简单方法核心
人工智能·语言模型·自然语言处理
玄同76535 分钟前
LangChain v1.0+ Retrieval模块完全指南:从文档加载到RAG实战
人工智能·langchain·知识图谱·embedding·知识库·向量数据库·rag
deepdata_cn41 分钟前
为什么AI需要因果?
人工智能·因果学习
说私域1 小时前
社群招募文案的核心构建要点与工具赋能路径——基于AI智能名片链动2+1模式商城小程序的实践研究
人工智能·小程序·私域运营
LaughingZhu1 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-01-31
大数据·人工智能·经验分享·搜索引擎·产品运营