論文の概要: A Training-Free Approach for Music Style Transfer with Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15913v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 16:53:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:50.628421
• Title: A Training-Free Approach for Music Style Transfer with Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 潜時拡散モデルを用いた音楽スタイルの学習自由アプローチ
• Authors: Sooyoung Kim, Joonwoo Kwon, Heehwan Wang, Shinjae Yoo, Yuewei Lin, Jiook Cha,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習型潜在拡散モデル(LDM)を利用した新しい学習自由アプローチを提案する。 LDMの自己注意機能を操作することで、コンテンツ音楽への参照音楽のスタイルを、追加のトレーニングなしで効果的に転送する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.734429262507927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Music style transfer, while offering exciting possibilities for personalized music generation, often requires extensive training or detailed textual descriptions. This paper introduces a novel training-free approach leveraging pre-trained Latent Diffusion Models (LDMs). By manipulating the self-attention features of the LDM, we effectively transfer the style of reference music onto content music without additional training. Our method achieves superior style transfer and melody preservation compared to existing methods. This work opens new creative avenues for personalized music generation.
• Abstract（参考訳）: 音楽スタイルの転送は、パーソナライズされた音楽生成のためのエキサイティングな可能性を提供する一方で、広範囲のトレーニングや詳細なテキスト記述を必要とすることが多い。 本稿では,事前学習した潜在拡散モデル(LDM)を利用した新しい学習自由アプローチを提案する。 LDMの自己注意機能を操作することで、コンテンツ音楽への参照音楽のスタイルを、追加のトレーニングなしで効果的に転送する。 本手法は既存の方法に比べて優れたスタイル転送とメロディ保存を実現する。 この作品は、パーソナライズされた音楽生成のための新しい創造的な道を開く。

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