音乐生成不再只追通用好听:把听歌史蒸馏成审美画像,同一首歌更贴本人
PAG-Agent把用户喜爱的歌曲与背景信息蒸馏成一份显式的个人审美画像,再交给规划模型转成生成指令,在Personal-100上比直接条件化把目标用户一致性提高约9%到19%。
PAG-Agent把用户喜爱的歌曲与背景信息蒸馏成一份显式的个人审美画像,再交给规划模型转成生成指令,在Personal-100上比直接条件化把目标用户一致性提高约9%到19%。
YuE2 用一个约 3.58B 参数的 AR–NAR Mixture-of-Transformers 先写出包含旋律、和弦、调性、拍号、速度与曲式的 ABC 乐谱,再展开为语义音乐 token 并渲染成整首歌的音频,配套的 MERT2 与 SheetSage2 从录音中构造语义与符号监督;同一检查点下专家以 49.3% 对 34.6% 偏好带符号规划的生成,在 WildSongBench 上 YuE2 的 SongBench Global Avg 为 6.7316、best-of-8 为 6.9632,MERT2 在 15 项 MARBLE 指标中的 14 项超过此前最好结果,SheetSage2-AR 在 15 个基准–指标对中的 12 个领先。
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