論文の概要: Noise2Music: Text-conditioned Music Generation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03917v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 07:27:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 17:06:20.285049
• Title: Noise2Music: Text-conditioned Music Generation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: Noise2Music:拡散モデルによるテキスト調和音楽生成
• Authors: Qingqing Huang, Daniel S. Park, Tao Wang, Timo I. Denk, Andy Ly, Nanxin Chen, Zhengdong Zhang, Zhishuai Zhang, Jiahui Yu, Christian Frank, Jesse Engel, Quoc V. Le, William Chan, Wei Han
• Abstract要約: 本研究では,テキストプロンプトから高品質な30秒音楽クリップを生成するために,一連の拡散モデルを訓練するNoss2Musicを紹介する。 生成した音声は、ジャンル、テンポ、楽器、ムード、時代など、テキストプロンプトの重要な要素を忠実に反映できるだけでなく、テキストプロンプトを忠実に反映できる。 トレーニングセットのオーディオのためにペア化されたテキストを生成し、拡散モデルによって取り込まれたテキストプロンプトの埋め込みを抽出するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.74580231353684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce Noise2Music, where a series of diffusion models is trained to generate high-quality 30-second music clips from text prompts. Two types of diffusion models, a generator model, which generates an intermediate representation conditioned on text, and a cascader model, which generates high-fidelity audio conditioned on the intermediate representation and possibly the text, are trained and utilized in succession to generate high-fidelity music. We explore two options for the intermediate representation, one using a spectrogram and the other using audio with lower fidelity. We find that the generated audio is not only able to faithfully reflect key elements of the text prompt such as genre, tempo, instruments, mood, and era, but goes beyond to ground fine-grained semantics of the prompt. Pretrained large language models play a key role in this story -- they are used to generate paired text for the audio of the training set and to extract embeddings of the text prompts ingested by the diffusion models. Generated examples: https://google-research.github.io/noise2music
• Abstract（参考訳）: テキストプロンプトから高品質な30秒の楽曲クリップを生成するために,一連の拡散モデルを訓練したノイズ2musicを導入する。 テキスト上に条件付けされた中間表現を生成するジェネレータモデルと、中間表現とおそらくテキスト上に条件付けされた高忠実なオーディオを生成するカスケーダモデルとの2種類の拡散モデルを訓練し、次いで高忠実な音楽を生成する。 中間表現の2つの選択肢について検討する。一方はスペクトログラム,もう一方は低忠実度音声を用いた。 生成した音声は、ジャンル、テンポ、楽器、ムード、時代といったテキストプロンプトの重要な要素を忠実に反映できるだけでなく、そのプロンプトの微妙な意味論を根底から得ることができる。 トレーニングセットのオーディオのためにペア化されたテキストを生成し、拡散モデルによって取り込まれたテキストプロンプトの埋め込みを抽出するために使用される。 生成された例: https://google-research.github.io/noise2music

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