論文の概要: Symbolic Music Generation with Non-Differentiable Rule Guided Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14285v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 04:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 16:21:38.950973
• Title: Symbolic Music Generation with Non-Differentiable Rule Guided Diffusion
• Title（参考訳）: 非微分規則誘導拡散によるシンボリック音楽生成
• Authors: Yujia Huang, Adishree Ghatare, Yuanzhe Liu, Ziniu Hu, Qinsheng Zhang, Chandramouli S Sastry, Siddharth Gururani, Sageev Oore, Yisong Yue
• Abstract要約: 本研究では,非微分不可能なルールガイダンスに焦点をあてて,記号的音楽生成(例えばピアノロール生成)の問題について検討する。 本稿では,ルール関数の前方評価のみを必要とする新しいガイダンス手法である制御誘導(SCG)を提案する。 我々は,SCGをプラグ・アンド・プレイ方式で構成できる,高解像度のシンボリック・ミュージック・ジェネレーションのための潜時拡散アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.05851036644413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of symbolic music generation (e.g., generating piano rolls), with a technical focus on non-differentiable rule guidance. Musical rules are often expressed in symbolic form on note characteristics, such as note density or chord progression, many of which are non-differentiable which pose a challenge when using them for guided diffusion. We propose Stochastic Control Guidance (SCG), a novel guidance method that only requires forward evaluation of rule functions that can work with pre-trained diffusion models in a plug-and-play way, thus achieving training-free guidance for non-differentiable rules for the first time. Additionally, we introduce a latent diffusion architecture for symbolic music generation with high time resolution, which can be composed with SCG in a plug-and-play fashion. Compared to standard strong baselines in symbolic music generation, this framework demonstrates marked advancements in music quality and rule-based controllability, outperforming current state-of-the-art generators in a variety of settings. For detailed demonstrations, please visit our project site: https://scg-rule-guided-music.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 独創的音楽生成の問題(ピアノロール生成など)について,非微分的ルール指導に技術的に焦点をあてて検討する。 音楽の規則はしばしば音符密度や和音の進行といった音符の特徴を象徴的に表現されるが、それらの多くは微分不能であり、それらを誘導拡散に使用する際に問題となる。 そこで,本研究では,事前学習した拡散モデルをプラグ・アンド・プレイで操作可能なルール関数の前方評価のみを必要とする新しい誘導法である確率制御ガイダンス(scg)を提案する。 さらに,SCGをプラグ・アンド・プレイ方式で構成可能な,高分解能のシンボリック音楽生成のための潜時拡散アーキテクチャを提案する。 シンボリック音楽生成の標準的な強固なベースラインと比較すると、このフレームワークは音楽の品質とルールベースの制御性が著しく向上し、様々な設定において現在の最先端のジェネレータよりも優れています。 詳細なデモについては、プロジェクトのサイトをご覧ください。

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