M2UGen

M2UGen是一款由腾讯PCG ARC实验室与新加坡国立大学联合开发的先进多模态音乐理解和生成框架。它融合了大型语言模型（LLM）的能力，能够处理包括文本、图像、视频和音频在内的多种输入形式，并生成对应的音乐作品。该模型在音乐理解、音乐编辑以及多模态音乐生成领域表现优异，其性能超越了许多现有的同类工具。 M2UGen通过多模态特征编码器分别处理不同类型的输入数据，例如音乐编码器MERT、图像编码器ViT及视频编码器ViViT。这些编码器的输出被送入多模态理解适配器中整合成统一的特征表示，随后传递给LLM进行进一步处理。此外，M2UGen还利用LLaMA 2模型作为基础，将多模态上下文信息融入其中，从而实现对音乐内容的深入理解和高效生成。在音乐生成过程中，特定的音频标记被用于指导输出结果，而音乐解码器如AudioLDM 2或MusicGen则负责最终的音乐生成任务。 M2UGen不仅提供了丰富的功能选项，还拥有广泛的应用场景。无论是专业音乐制作还是影视配乐，亦或是教育领域和艺术创作，M2UGen都能发挥重要作用。同时，该项目也开放了多个资源链接供开发者参考学习，包括项目官网、GitHub仓库、HuggingFace模型库以及相关的arXiv技术论文。