加州大学圣地亚哥分校和Adobe 研究部的研究人员推出DITTO-2，它是用于音乐生成的人工智能技术。DITTO-2的核心目标是加速可控音乐生成过程，使其能够实时或更快地生成音乐，同时提高音乐质量和控制精度。例如，你是一位电影制片人，需要为电影中的特定场景定制一段背景音乐。使用DITTO-2，你可以指定音乐的风格、节奏和情感，然后快速生成与场景相匹配的音乐。这个过程不仅速度快，而且能够精确控制音乐的每个细节，确保最终的音乐作品完美融入电影场景中。
主要功能：
- 加速音乐生成： DITTO-2能够显著加快音乐生成的速度，比现有的最先进方法快10到20倍。
- 提高控制精度： 该方法能够在生成音乐时更好地遵循特定的音乐控制参数，如旋律、强度和音乐结构。
- 提升音乐质量： 在加速的同时，DITTO-2还能提升生成音乐的音质。
主要特点：
- 实时音乐生成： 通过优化，DITTO-2能够实现接近实时的音乐生成，这对于需要快速反馈的音乐创作应用非常有用。
- 多种控制设计： 支持多种音乐控制的设计，包括音乐修复（inpainting）、扩展（outpainting）、强度、旋律和音乐结构控制。
- 无需大规模微调： 与需要大量GPU小时进行微调的方法不同，DITTO-2不需要大规模的微调。
工作原理：
- 蒸馏预训练模型： DITTO-2首先通过一个高效的蒸馏过程来提炼一个预训练的扩散模型，使其能够通过一步采样快速生成音乐。
- 推理时间优化： 使用蒸馏后的模型进行推理时间优化，通过一步代理目标来估计噪声潜在表示，从而快速控制音乐生成。
- 多步采样生成： 最后，使用估计的噪声潜在表示进行多步采样生成，以获得高质量、快速且可控的音乐生成。
具体应用场景：
- 音乐创作辅助： 音乐家和作曲家可以使用DITTO-2来快速生成音乐草图或完整作品，加速创作过程。
- 音乐修复和扩展： 对于需要修复损坏的音乐或扩展现有音乐作品的应用，DITTO-2可以提供高质量的音乐生成。
- 音乐教学： 在音乐教学中，DITTO-2可以实时生成示例音乐，帮助学生理解和学习音乐理论。
- 文本到音乐的转换： DITTO-2还能够将文本描述转换为音乐，这在自动生成背景音乐或为有声读物创作配乐时非常有用。
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