論文の概要: Music2P: A Multi-Modal AI-Driven Tool for Simplifying Album Cover Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01651v1
- Date: Sat, 3 Aug 2024 03:30:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 19:10:37.600659
- Title: Music2P: A Multi-Modal AI-Driven Tool for Simplifying Album Cover Design
- Title（参考訳）: Music2P:アルバムカバーデザインを簡単にするためのマルチモーダルAI駆動ツール
- Authors: Joong Ho Choi, Geonyeong Choi, Ji-Eun Han, Wonjin Yang, Zhi-Qi Cheng,
- Abstract要約: Music2Pは、オープンソースでマルチモーダルなAI駆動のアルバムカバー作成ツールである。
言語イメージ事前学習(BLIP)、音楽からテキストへの変換(LP-music-caps)、イメージセグメンテーション(LoRA)、アルバムカバー、QRコード生成(ControlNet)などの技術を用いて設計プロセスを自動化する。
私たちの究極のゴールは、ミュージシャンやプロデューサー、特に限られたリソースや専門知識を持つ人たちに、魅力的なアルバムカバーを作るためのツールを提供することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7220214908865414
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In today's music industry, album cover design is as crucial as the music itself, reflecting the artist's vision and brand. However, many AI-driven album cover services require subscriptions or technical expertise, limiting accessibility. To address these challenges, we developed Music2P, an open-source, multi-modal AI-driven tool that streamlines album cover creation, making it efficient, accessible, and cost-effective through Ngrok. Music2P automates the design process using techniques such as Bootstrapping Language Image Pre-training (BLIP), music-to-text conversion (LP-music-caps), image segmentation (LoRA), and album cover and QR code generation (ControlNet). This paper demonstrates the Music2P interface, details our application of these technologies, and outlines future improvements. Our ultimate goal is to provide a tool that empowers musicians and producers, especially those with limited resources or expertise, to create compelling album covers.
- Abstract（参考訳）: 今日の音楽業界では、アルバムのカバーデザインは音楽そのものと同じくらい重要であり、アーティストのビジョンとブランドを反映している。
しかし、多くのAI駆動のアルバムカバーサービスはサブスクリプションや技術的専門知識を必要とし、アクセシビリティを制限している。
これらの課題に対処するため、私たちは、アルバムのカバー作成を効率化し、Ngrokを通じて効率よく、アクセス可能で、費用対効果の高い、オープンソースのマルチモーダルなAI駆動ツールであるMusic2Pを開発しました。
Music2Pは、Bootstrapping Language Image Pre-training (BLIP)、Music-to-text conversion (LP-music-caps)、 Image segmentation (LoRA)、アルバムカバーとQRコード生成(ControlNet)といった技術を用いて設計プロセスを自動化する。
本稿では,Music2P インターフェースを実演し,これらの技術の応用を詳述するとともに,今後の改良点について概説する。
私たちの究極のゴールは、ミュージシャンやプロデューサー、特に限られたリソースや専門知識を持つ人たちに、魅力的なアルバムカバーを作るためのツールを提供することです。
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