就在几天前,r/LocalLLaMA的一名用户为了这个(YuE模型)甚至想卖掉自己的肾(相关链接:https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ia40om/would_give_up_a_kidney_for_a_local_audio_model/)。YuE是香港科技大学的一个开源项目,旨在解决根据歌词生成完整歌曲(lyrics2song)的挑战。与现有的仅限于生成短视频的模型不同,YuE能够生成时长5分钟、人声与伴奏协调一致的歌曲。主要创新点包括:1. 语义增强的音频标记器以实现高效训练;2. 双标记技术用于同步人声 - 乐器建模;3. 歌词思维链用于渐进式歌曲生成;4. 支持多种音乐类型、语言和高级发声技巧(例如,拟声唱法、黑嗓)。查看GitHub仓库获取演示和模型检查点。
讨论总结
该讨论围绕亚洲研究者推出的YuE开源项目展开,这是一个可进行全曲创作的项目。大家的观点包括对项目的肯定、质疑、期待改进等多个方面,涉及项目的成果、许可证类型、硬件需求等多个话题,整体氛围比较多元,既有积极正面的看法,也有消极负面的评价。
主要观点
- 👍 项目对本地LLM爱好者有益
- 支持理由:评论者直接表明这对本地LLM爱好者是件好事。
- 反对声音:无。
- 🔥 项目并非真正开源且许可证奇怪
- 正方观点:其使用的非商业署名许可不同于常见的Apache或MIT许可。
- 反方观点:有人指出这种许可在3D打印社区3D模型中较为常见。
- 💡 不认为这是“重磅炸弹”,短期内无法影响行业
- 支持理由:认为其质量暂时无法对行业产生颠覆性影响。
- 反对声音:有人认为可与上一代SOTA生成音乐模型相媲美,有一定影响力。
- 🤔 认为YuE项目无版权限制所以容易开展
- 支持理由:亚洲研究者推出的项目能进行全曲创作是因为没有版权限制才容易实现。
- 反对声音:无。
- 😕 对YuE能够生成连贯的5分钟歌曲持怀疑态度
- 支持理由:在未听到实际成果之前不会相信,尽管有创新技术。
- 反对声音:无。
金句与有趣评论
- “😂 How is the dialysis going, u/Effective_Garbage_34?”
- 亮点:以幽默调侃的方式关联到之前有用户为项目愿意捐肾的事情。
- “🤔 Good project, big W for local LLM enjoyers 🥳”
- 亮点:简洁地肯定了项目对本地LLM爱好者的价值。
- “👀 It’s not bad needs some fine tuning tho…”
- 亮点:客观地评价项目不错但需要微调。
- “😉 I dunno a bout a bomb after listening. I’d call it "good progress" but that quality isn’t gonna disrupt any industries anytime soon.”
- 亮点:表达对项目影响力的独特看法。
- “😎 Will believe it when I hear it. Seriously doubt.”
- 亮点:直白地表达怀疑态度。
情感分析
总体情感倾向比较复杂,既有积极肯定的情感,也有消极否定的情感。主要分歧点在于对项目成果的评价(如是否是重磅炸弹、是否能生成连贯歌曲等)、项目的意义(如是否有实际意义、是否会让世界变得更糟等)以及许可证相关问题。可能的原因是大家的立场、专业背景以及对项目的期望不同。
趋势与预测
- 新兴话题:项目的后续发展方向(如功能拓展、模型优化等)以及许可证的进一步调整可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:如果项目能够按照期待发展,可能会对本地人工智能音乐创作领域产生积极影响,反之,如果存在较多争议的问题得不到解决,可能会影响项目的推广和发展。
详细内容:
标题:亚洲研究者带来新突破:YuE 开源音乐生成模型引发 Reddit 热议
近日,Reddit 上一则关于“YuE: Open Music Foundation Models for Full-Song Generation”的帖子引发了广泛关注。该帖子点赞数众多,评论也十分热烈。
原帖介绍了 YuE 这一由香港科技大学推出的开源项目,其致力于解决从歌词生成全长歌曲(lyrics2song)的挑战,能够生成 5 分钟的歌曲,具备连贯的人声和伴奏,并列举了一系列关键创新。同时,还提供了 GitHub 仓库的链接供查看演示和模型检查点。
讨论焦点主要集中在以下几个方面:
- 有人称赞这是个不错的项目,但也有人指出其并非完全开源,许可证有点特殊,希望未来能看到采用阿帕奇/麻省理工许可的模型。
- 有人分享了在 3D 打印社区中类似许可证的常见情况。
- 有人希望能公布模型的制作方式,并认为还需要一些微调。
- 关于“亚洲研究者”这一表述引发了争议,有人认为使用大陆名称而非具体国家或地区名称更好,也有人指出香港科技大学属于中国。
- 有人认为生成的音乐存在一些问题,如需要大量显存,质量还不足以颠覆行业;也有人将其与上一代生成音乐模型进行比较,认为是一个开放权重模型且能生成可听、易懂和连贯的歌词。
- 有人对版权限制提出看法,认为这一模型在某些国家可能无法发布。
- 有人对 AI 生成音乐表达了不同观点,认为其有诸多不足之处,如浪费资源、音乐已供过于求、剥夺创作乐趣、生成的音乐质量差、缺乏灵魂和真实感等;但也有人认为可以解决音乐发现问题,且可能在游戏和营销中有用。
有用户分享道:“作为一个喜欢给朋友发送即兴创作歌曲的人,这个模型的存在对我来说是个巨大的胜利,尽管可能质量不如 Udio,但我有了无限的生成次数和模型所有权。”
还有用户提出了对模型的一系列期望,如歌曲重排、歌曲修复、歌曲升频等。并且有人对开发者倾听反馈并更新许可证表示高兴。
总之,对于 YuE 这一音乐生成模型,Reddit 上的讨论呈现出多样化的观点和思考。大家既对其创新表示肯定,也对其存在的问题和未来发展提出了各种见解。
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