文章主题：衡宇, 凹非寺, 宇航员, 马
衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI宇航员骑马奔驰，配什么BGM比较飒？这活交给AI试试！
输入文本“宇航员骑大马”，秒速生成一段1分钟的音频：
emmm……听起来好动感！
是的没错，AI可以基于文字提示生成音乐！
在此段演示视频中，我们采用了基于Deforum Stable Diffusion的Colab页面代码进行优化改进。
这只新项目的名字叫Mubert API，已在Github开源，获得1000多的标星。
推特上也有不少人已经用Mubert API生成音频，来给自己的视频配乐了。
试听过的友友们这样留言：
音乐由真人谱曲、AI组曲
在演示视频里面，这个text-to-music的AI，实际生成效果听起来还不错。
那不如来看看，Mubert API是怎么工作的吧。
大概的工作流程是这样的：
音乐人谱曲后上传→AI进行风格分类→用户输入文本→AI用demo组曲→生成个性化音乐
换句话说，尽管Mubert API在执行文本转音乐的任务时，涉及到AI的部分仅限于两个步骤，但API本身仍具备一定的功能和能力。
分类demo + 根据提示文本组合demo成曲。
简而言之，最后生成的音乐，是由真人谱曲、AI组曲。
具体是怎么回事呢？
回到第一个步骤，音乐人们制作好demo，上传到Mubert。
这种方法之所以被采用，而不是通过AI学习音乐人样本后自行创作新的音乐，主要是因为Mubert秉持着“从创造者到创造者”的理念。
目前，音乐人们上传的超过150万个demo进入Mubert API的音乐库。
为了让用户们玩得开心，Mubert买下了所有demo的版权。
在线玩耍后生成的音乐，可以免费用来配图或配视频画面。
要在各个社交平台分享的话，务必@mubertapp并带上#mubert话题。
然而，在DSP（包括Spotify、Apple Music和Deezer等平台）上发布原创内容是不被允许的。
至于商用，得是另外的价钱。
Demo上传、入库以后，AI识别音乐风格，将它们分组归类，以便于打标签。
前期工作准备就绪，现在来说说具体操作流程。
用户需要输入一句话作为提示文本，再加几个Mubert API标签。
注意，生成音乐的时长可以调节，要不要进行循环、选取哪一段开始循环，也都可以凭你喜欢。
比如宇航员骑大马，配的标签就是“空间”“萨克斯”“旅行”。
在Transformer模型中，输入的文本信息会被转化为潜在空间中的向量形式。随后，AI系统会从中挑选出与提示词以及标签最为相似的标记向量，作为最终的输出结果。
也就是说，AI经过分析后，会选择符合提示文本的音乐demo，把它们排列组合。
如此这般，根据文本生成的个性化音乐，出现了！
值得一提的是，即便输入相同的提示文本，生成雷同音乐的可能性也比较小。
因为所有的音乐，是在提交请求的时候即时生成的，而不是从已有的曲目库中直接拿来用。
一经开源，网友们已经玩儿开了。
日本网友用来生成和风流行音乐（但他也很疑惑，和印象里的日本音乐不咋一样哈）。
当然，也有人尝试了用Mubert API给即将到来的万圣节增加一点恐怖气氛。
有玩家在使用Mubert API进行音乐创作后反馈称，该API在生成音乐的过程中，仅能通过提示文本和标签来传达某种音乐氛围，却无法直接指定具体的节奏和旋律。
Mubert系列
浅看了一下官网，除了Mubert API，Mubert系列还有另外几个项目。
根据既有标签生成音乐的Mubert Render。
和API相比，它棋差一招，没办法让用户手动输入提示文本。
但玩儿的人不少，页面上还有很多已生成音乐在推荐位上。
以及，专供音乐人们上传自己音乐demo，赚点小钱钱的Mubert Studio。
（你说说，和API形成闭环了不是）
也不复杂，简简单单一注册就可。
还有个叫Mubert Play的App。
你在做运动、放松或者冥想的时候，需要的听歌软件又添一员。
有那么一点小遗憾，除了自行运行开源代码，现在普通玩家还不能玩上网页版。
好在创作团队在Twitter上放话：
Mubert API很快就能够在官网上线！会尽快开发一个简单易用、用户友好的Web界面。再等等吧！
Github地址：
https://github.com/MubertAI/Mubert-Text-to-MusicMubert官网：
https://mubert.com/—完—
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