这篇博士论文提出了三个改进方案，显著提高了AI音乐生成的控制和编辑能力，为更灵活的音乐制作提供了新的可能。
原文标题：【博士论文】提高预训练文本生成音乐模型的可控性和可编辑性
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
这篇博士论文探讨了如何提高预训练文本生成音乐模型的可控性和可编辑性，并提出了三个逐步改进的解决方案。
首先是Loop Copilot系统，它利用大型语言模型协调多个AI模型，并通过全局属性表维护音乐属性的一致性，使用户能够通过对话界面进行音乐创作。
其次是MusicMagus，它引入了零样本文本到音乐编辑的方法，允许用户通过修改文本描述来编辑音乐的特定属性，例如风格、情绪和乐器编排，而无需重新训练模型。
最后是Instruct-MusicGen，它将指令调优集成到MusicGen模型中，使用户能够通过文本指令精确地编辑音乐，例如添加、删除或修改特定的音轨。
这三个方案逐步解决了AI音乐生成中的控制和编辑难题，为更灵活、精准的音乐制作提供了新的可能性。
首先是Loop Copilot系统，它利用大型语言模型协调多个AI模型，并通过全局属性表维护音乐属性的一致性，使用户能够通过对话界面进行音乐创作。
其次是MusicMagus，它引入了零样本文本到音乐编辑的方法，允许用户通过修改文本描述来编辑音乐的特定属性，例如风格、情绪和乐器编排，而无需重新训练模型。
最后是Instruct-MusicGen，它将指令调优集成到MusicGen模型中，使用户能够通过文本指令精确地编辑音乐，例如添加、删除或修改特定的音轨。
这三个方案逐步解决了AI音乐生成中的控制和编辑难题，为更灵活、精准的音乐制作提供了新的可能性。
怜星夜思：
1、论文中提到的全局属性表具体是如何工作的？它在维护音乐连贯性方面扮演了什么角色？
2、零样本文本到音乐编辑这个概念很新颖，它与传统的音乐编辑方法相比有哪些优势？
3、Instruct-MusicGen 提到的指令调优，感觉跟现在很火的ChatGPT的训练方式很像，它们之间有什么联系吗？
2、零样本文本到音乐编辑这个概念很新颖，它与传统的音乐编辑方法相比有哪些优势？
3、Instruct-MusicGen 提到的指令调优，感觉跟现在很火的ChatGPT的训练方式很像，它们之间有什么联系吗？
原文内容
来源：专知本文约1000字，建议阅读5分钟
本论文通过一系列递进式改进，提出了针对这些问题的解决方案，显著提升了文本生成音乐模型的可控性和可编辑性。
人工智能辅助音乐创作领域已取得显著进展，但现有系统在满足迭代和细致化音乐制作需求方面仍面临诸多挑战。这些挑战包括对生成内容提供足够的控制能力以及支持灵活、精准的编辑。本论文通过一系列递进式改进，提出了针对这些问题的解决方案，显著提升了文本生成音乐模型的可控性和可编辑性。
首先，我提出了 Loop Copilot，一个旨在满足音乐创作迭代优化需求的系统。Loop Copilot 利用大型语言模型（LLM）协调多个专用人工智能模型，使用户能够通过对话界面互动地生成和优化音乐。系统的核心是 全局属性表（Global Attribute Table），该表记录并维护迭代过程中的关键音乐属性，确保各阶段的修改不会破坏音乐整体的连贯性。尽管 Loop Copilot 在音乐创作过程的协调方面表现出色，但其在直接对生成内容进行细致编辑的需求上存在不足。
为克服这一局限，我提出了 MusicMagus，一种面向 AI 生成音乐编辑的解决方案。MusicMagus 引入了零样本文本到音乐编辑（zero-shot text-to-music editing）方法，允许用户修改特定音乐属性，例如流派、情绪和乐器编排，而无需对模型进行重新训练。通过操作预训练扩散模型的潜在空间，MusicMagus 确保了编辑的风格一致性，同时保持非目标属性不受影响。该系统在编辑过程中有效维护了音乐的结构完整性，但在更复杂和真实的音频场景中仍面临一定挑战。
在上述系统进展的基础上，我进一步提出了 Instruct-MusicGen，旨在通过引入指令调优（instruction tuning）解决剩余问题。该方法将指令调优集成到 MusicGen 模型中，使其能够通过文本指令（例如添加、删除或修改特定的音乐轨道）实现精准高效的音乐编辑。Instruct-MusicGen 结合了文本融合模块和音频融合模块，能够同时处理文本指令和音频输入，并生成高质量的编辑音乐。该系统不仅实现了更高的编辑精度，还扩大了音乐语言模型在复杂和动态制作环境中的应用范围，提供了一种可扩展且高效的解决方案。
总体而言，这些贡献构成了一个强大的框架，显著提升了人工智能系统在音乐制作中的可控性和可编辑性。通过逐步解决每种方法的局限性，本论文推动了 AI 辅助音乐创作技术的进步，赋能更加灵活、精准和动态的音乐制作流程。
