Futureverse 推出 JEN-1：用于实时文本到音乐生成的革命性 AI 模型

by 艾格尼·西默曼

发布时间：10 年 2023 月 2 日中午 57:10 更新日期：2023 年 2 月 58 日中午 XNUMX:XNUMX

by 丹尼尔·米亚金

编辑和事实核查：10 年 2023 月 2 日中午 57:XNUMX

简单来说

Futureverse 是一家领先的人工智能和元宇宙技术公司，推出了 JEN-1，这是一种专为文本到音乐生成而设计的人工智能模型。

JEN-1 实现了前所未有的文本音乐对齐和音乐质量水平，同时保持了卓越的计算效率，代表了音乐人工智能领域的显着飞跃。

Futureverse 是一家人工智能和元宇宙技术和内容公司，宣布推出 JEN-1，这是一种用于文本到音乐生成的新人工智能模型。 JEN-1 是音乐人工智能领域的重大进步，因为它是第一个在文本音乐对齐和音乐质量方面实现最先进性能，同时保持计算效率的模型。

“我们根据客观指标和人工评估的最先进基线对 JEN-1 进行了广泛评估。结果表明，与当前最佳方法 (1/85.7) 相比，JEN-100 产生的音乐在感知上质量更高 (83.8/100)，”Futureverse 写道。

由于音乐编曲的复杂性和对高采样率的需要，从文本创建音乐很困难。根据未来宇宙的论文，JEN-1 可以克服这些挑战，因为它的扩散模型基于自回归和非自回归训练。这使得 JEN-1 能够生成真实且富有创意的音乐。

由于其计算效率，可以使用 JEN-1 实时生成音乐，这为音乐制作、现场表演和虚拟现实开辟了新的可能性。

AI模型使用特殊的自动编码器扩散模型以 48kHz 的高采样率直接产生详细的立体声音频。此外，JEN-1 避免了转换音频特征时常见的质量损失。该模型经过多项任务的训练，包括生成音乐、连续音乐序列以及填充缺失的部分，使其具有多种用途。

JEN-1还巧妙地结合了自回归和非自回归方法来平衡捕获依赖关系之间的权衡音乐并有效地生成它。此外，人工智能模型采用智能学习技术，经过训练可以同时处理各种音乐方面的问题。

JEN-1 与 MusicLM、MusicGen 和其他 AI 模型

Futureverse 将 JEN-1 与当前最先进的模型（例如 Google 的 MusicLM 和 Meta 的 MusicGen）进行了比较，并证明其方法在保真度和真实度方面产生了更好的结果。

该评估基于不同模型在 MusicCaps 测试集（音乐和文本对的数据集）上的表现。 Futureverse 使用定量和定性措施来评估模型。定量指标包括 FAD（保真度意识解缠）分数和 CLAP（连续性和局部异常惩罚）分数。定性测量包括对生成音乐的质量和一致性的人工评估。

结果表明，JEN-1 在定量和定性测量方面均优于其他模型。 JEN-1 具有最高的 FAD 和 CLAP 分数，并且获得了人类评估者的最高分数。此外，JEN-1 的计算效率比其他模型更高，其参数仅为 MusicGen 的 22.6%，为 Noise57.7Music 的 2%。

JEN-1 是人工智能在音乐行业潜力不断增长的标志。人工智能已经被用来创作音乐，但 JEN-1 是向前迈出的重要一步。它是第一个在定量和定性测量上实现最先进性能的模型，并且比以前的模型计算效率更高。

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关于作者

Agne 是一名记者，负责报道虚拟宇宙、人工智能和人工智能领域的最新趋势和发展。 Web3 行业为 Metaverse Post。她对讲故事的热情促使她对这些领域的专家进行了大量采访，总是试图发现令人兴奋和引人入胜的故事。 Agne 拥有文学学士学位，在旅行、艺术和文化等广泛主题的写作方面拥有丰富的背景。她还志愿担任动物权利组织的编辑，帮助提高人们对动物福利问题的认识。联系她 [电子邮件保护].