SongGeneration：腾讯AI Lab开源的文本到音乐生成大模型

SongGeneration是什么

SongGeneration是腾讯AI Lab开源的文本到音乐生成大模型，作为当前最具突破性的AI音乐创作工具之一，其核心创新在于融合LLM（大语言模型）与DiT（扩散变换器）架构，首次实现了从文本描述到高品质音乐作品的一站式生成能力。项目发布后在AIGC领域引起广泛关注，GitHub Star数在短期内突破1000+，被评价为"音乐创作的Stable Diffusion时刻"。

相较于传统音乐生成方案，SongGeneration通过3B参数量的轻量级设计，在RTX 4090显卡上生成48kHz采样率的音乐仅需3秒，同时支持多轨分离与风格迁移等高级功能。技术测试显示，其生成作品在主观评测中超越多数商业闭源模型，尤其在旋律连贯性（提升37%）和音质表现（FAD指标0.82）方面表现突出。系统已全面开源模型权重、训练代码及推理部署方案，支持中英文流行、嘻哈、古风、电子等多样化曲风，为音乐创作、视频配乐、游戏开发等领域提供了工业化级解决方案。

功能特色

SongGeneration在AI音乐生成领域实现三大技术突破：

1. 智能化音乐创作

• 文本控制：输入关键词（如"开心 流行"）即可生成完整音乐作品，支持中英文双语描述

• 风格跟随：上传10秒参考音频即可生成风格一致的新曲，覆盖流行、摇滚、中国风等流派

• 情感表达：通过潜在空间调控实现细腻情感渲染，悲伤/欢快等情绪准确率达89%

2. 专业级音频处理

• 多轨生成：自动分离人声与伴奏轨道，节奏匹配精度达92%

• 音色克隆：基于参考音频实现"音色克隆"级人声表现，音质MOS分4.2/5

• 高保真输出：48kHz采样率双通道音乐，信噪比优于75dB

3. 高效生成架构

• 极速响应：3秒生成3分钟完整歌曲（RTX 4090）

• 轻量部署：3B参数规模，8GB显存即可运行

• 开放生态：兼容Hugging Face/ONNX等工业标准

技术细节

1. 核心架构设计

双组件协同框架

• Music Codec：1B参数，将48kHz音乐压缩为25Hz离散表征（压缩比1920:1）

• Music LM：2B参数，基于指令生成音乐token序列

• 动态批处理：支持16路并发请求，延迟<100ms

关键训练策略

1. 数据管线：

• 音伴分离：Demucs算法提取人声/乐器轨

• 结构分析：自动标注前奏/主歌/副歌段落

• 歌词识别：Whisper-large-v3实现多语种转录

2. 模型优化：

• 多类别token并行预测：提升生成长度至5分钟

• 人类偏好对齐：基于10万次AB测试优化损失函数

• 课程学习：从30秒片段逐步扩展至完整歌曲

3. 推理加速：

• TensorRT部署：端到端延迟降低60%

• INT8量化：模型体积减少50%，精度损失<2%

2. 性能指标

客观评测对比（NVIDIA A100）

主观评测结果（100人盲测）

• 整体偏好：68%选择SongGeneration作品

• 音质评价：4.3/5 vs 商业模型3.9/5

• 情感表达：82%认为更富感染力

应用场景

SongGeneration的技术特性在多个领域产生变革性影响：

1. 内容创作

• 短视频配乐：某平台接入后创作者日均产出提升40%

• 广告音乐：30秒快速生成品牌定制音乐，成本降低90%

• 影视预告片：根据剧情自动生成主题旋律

2. 游戏开发

• 动态音效：依据游戏场景实时生成环境音乐

• 角色主题曲：为NPC生成个性化背景音乐

• 战斗BGM：根据战斗强度动态调整音乐张力

3. 音乐教育

• 风格演示：一键生成不同流派范例曲目

• 创作辅助：学生作品自动配器与和声优化

• 听力训练：生成特定难度的视唱练耳材料

4. 虚拟娱乐

• 虚拟偶像：实时生成演唱会曲目

• 元宇宙场景：动态环境音效系统

• AI歌手：克隆音色演唱用户创作歌词

相关链接

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2506.07520

• 代码仓库：https://github.com/tencent-ailab/SongGeneration

• 演示地址：https://levo-demo.github.io/

• 模型地址：https://huggingface.co/waytan22/SongGeneration

总结

SongGeneration通过创新的LLM-DiT混合架构与专业化音乐数据处理管线，以3B参数量实现48kHz高保真音乐生成，其68%的用户偏好率与3秒极速响应能力，已成功应用于内容创作、游戏开发、音乐教育等领域，为AI音乐生成建立了新的技术标杆。