谛韵DiffRhythm

DiffRhythm 是什么

DiffRhythm（中文名称：谛韵）是由西北工业大学与香港中文大学（深圳）联合研发的端到端音乐生成工具，基于潜扩散模型（Latent Diffusion）技术，能够快速生成包含人声和伴奏的完整歌曲。用户只需提供歌词和风格提示，即可在10秒内生成时长为4分45秒的高质量音乐作品。该工具解决了传统音乐生成模型效率低、周期长及仅能生成片段的问题，支持多语言输入，生成的音乐在旋律流畅性、歌词可理解性以及整体音乐表现上均表现出色。

DiffRhythm 的主要功能

• 快速生成完整音乐：可在短时间内（约10秒）生成长达4分45秒的完整歌曲，包含人声和伴奏，提升音乐创作效率。
• 歌词驱动的音乐创作：用户只需输入歌词和风格提示，系统即可自动生成匹配的旋律与伴奏，支持多语言输入。
• 高质量音乐输出：生成的音乐在旋律流畅性、歌词表达和整体音乐性方面表现优异，适用于多种应用场景。
• 灵活的风格定制：通过简单的风格提示（如“流行”“古典”等），用户可以调整生成音乐的风格。
• 开源与可扩展性：提供完整的训练代码和预训练模型，便于用户进行二次开发和个性化调整。
• 创新的歌词对齐技术：采用句子级歌词对齐机制，确保人声部分与旋律高度匹配。
• 文本条件与多模态理解：支持文本输入指导音乐生成，并结合图像、文本和音频信息实现更精准的风格控制。

DiffRhythm 的技术原理

• 潜扩散模型（Latent Diffusion）：通过前向加噪和反向去噪两个阶段生成音乐，提高生成质量和效率。
• 自编码器结构：使用变分自编码器（VAE）对音频数据进行编码和解码，压缩并还原音频信号。
• 非自回归结构：避免逐元素生成方式，显著提升生成速度。
• 扩散变换器（Diffusion Transformer）：基于变换器架构，处理长上下文窗口，生成连贯的音乐结构。

DiffRhythm 的项目地址

• 项目官网：https://aslp-lab.github.io/DiffRhythm.github.io/
• Github仓库：https://github.com/ASLP-lab/DiffRhythm
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/ASLP-lab/DiffRhythm-base
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.01183

DiffRhythm 的应用场景

• 音乐创作辅助：为创作者提供灵感和初步框架，快速生成完整歌曲。
• 影视与视频配乐：适用于影视制作、游戏开发及短视频背景音乐。
• 教育与研究：可用于教学示例，帮助学生理解不同音乐风格。
• 独立音乐人与个人创作：无需专业设备，支持多语言输入，适合各类创作者。