論文の概要: Generating symbolic music using diffusion models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08385v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 06:01:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 18:15:43.455819
- Title: Generating symbolic music using diffusion models
- Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたシンボリック音楽の生成
- Authors: Lilac Atassi
- Abstract要約: ピアノロールを生成するために二項先行分布を用いた拡散モデルを提案する。
生成された音楽は、トレーニングピアノロールセグメントの長さまで時間的にコヒーレンスを有する。
このようなモデルがどのように入力に条件付けされているかを示し、与えられたメロディを調和させたり、不完全なピアノロールを完成させたり、与えられた曲の変奏を生成するのに使うことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Probabilistic Denoising Diffusion models have emerged as simple yet very
powerful generative models. Diffusion models unlike other generative models do
not suffer from mode collapse nor require a discriminator to generate high
quality samples. In this paper, we propose a diffusion model that uses a
binomial prior distribution to generate piano-rolls. The paper also proposes an
efficient method to train the model and generate samples. The generated music
has coherence at time scales up to the length of the training piano-roll
segments. We show how such a model is conditioned on the input and can be used
to harmonize a given melody, complete an incomplete piano-roll or generate a
variation of a given piece. The code is shared publicly to encourage the use
and development of the method by the community.
- Abstract（参考訳）: 確率論的Denoising Diffusionモデルは単純だが非常に強力な生成モデルとして登場した。
他の生成モデルとは異なり拡散モデルはモード崩壊に苦しむことなく、高品質なサンプルを生成するために識別器を必要としない。
本稿では,二項事前分布を用いてピアノロールを生成する拡散モデルを提案する。
また,モデルを訓練し,サンプルを生成する効率的な方法を提案する。
生成された音楽は、トレーニングピアノロールセグメントの長さまで時間的にコヒーレンスを有する。
このようなモデルが入力でどのように条件付けされ、与えられたメロディの調和、不完全なピアノロールの完成、あるいは与えられた曲のバリエーションの生成に使用できるかを示す。
コードはコミュニティがメソッドの使用と開発を促進するために公開されています。
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