DiffRhythm

DiffRhythm – 西北工业联合港中文推出的端到端音乐生成工具

DiffRhythm是什么

DiffRhythm 是由西北工业大学与香港中文大学（深圳）共同研发的一款先进的端到端音乐生成工具。它基于潜扩散模型（Latent Diffusion）技术，能够迅速生成包含人声和伴奏的完整音乐作品。用户只需输入歌词和风格提示，DiffRhythm 就能在短短10秒内生成最长达4分45秒的高质量音乐，极大地提高了音乐创作的效率，解决了传统音乐生成工具耗时长和生成片段的问题。它支持多语言输入，并且生成的音乐在旋律和歌词表达上都展现出极高的音乐性与可理解性。

DiffRhythm的主要功能

• 快速生成完整音乐：DiffRhythm 可以在约10秒内生成一首长达4分45秒的完整歌曲，包含人声与伴奏，显著提高了音乐创作的效率。
• 歌词驱动的创作：用户仅需提供歌词和风格提示，DiffRhythm 会自动生成与歌词相匹配的旋律和伴奏，兼容多种语言，以满足不同用户的需求。
• 高质量音乐输出：生成的音乐在旋律流畅度、歌词可理解性以及整体音乐性方面表现优异，适合多种应用，如影视配乐和短视频背景音乐等。
• 灵活的风格定制：用户可以通过简单的风格提示（如“流行”、“古典”、“摇滚”等）来调整生成音乐的风格，以满足多样化的创作需求。
• 开源与可扩展性：DiffRhythm 提供完整的训练代码与预训练模型，方便用户进行个性化开发和扩展，支持二次创作。
• 创新的歌词对齐技术：采用句子级歌词对齐机制，确保人声与旋律高度匹配，提高歌词的可理解性和整体音效。
• 文本条件与多模态理解：支持用户通过歌词、风格提示等文本描述来指导音乐生成，结合多模态信息（如图像、文本和音频），精准捕捉复杂的风格需求。

DiffRhythm的技术原理

• 潜扩散模型（Latent Diffusion）：DiffRhythm 利用潜扩散模型生成音乐，模型通过前向加噪与反向去噪两个阶段运作，能够快速生成高质量的音频，同时保持音乐的连贯性与结构。
  • 前向加噪：逐步将随机噪声加入原始音乐片段，最终转换为白噪声。
  • 反向去噪：通过预训练的神经网络，从噪声中逐步恢复出符合用户要求的音乐。
• 自编码器结构：DiffRhythm 使用变分自编码器（VAE）对音频数据进行编码和解码，将音频信号压缩为潜在特征，然后通过扩散模型生成新的潜在特征，最后解码为音频输出。
• 快速生成与非自回归结构：DiffRhythm 采用非自回归结构，避免了传统自回归模型逐项生成的方式，大幅提升了生成速度。
• 扩散变换器（Diffusion Transformer）：扩散变换器是 DiffRhythm 的核心组件之一，基于变换器架构，通过交叉注意力层与门控多层感知器实现高效的音乐生成，能够处理长上下文窗口，生成结构连贯的完整音乐。

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：DiffRhythm 可以为音乐创作者提供灵感与初步的音乐框架。创作者只需输入歌词和风格提示，即可在短时间内生成包含人声和伴奏的完整歌曲。
• 影视与视频配乐：在影视制作、视频游戏开发以及短视频创作中，DiffRhythm 能快速生成与内容情绪相匹配的背景音乐。
• 教育与研究：在音乐教育领域，DiffRhythm 可以生成教学用的音乐示例，帮助学生理解不同风格与结构的音乐。
• 音乐人与个人创作：音乐人可借助 DiffRhythm 快速生成高质量的音乐作品，无需复杂的音乐制作设备或专业知识。支持多语言歌词输入，适合不同文化背景的创作者。

常见问题

• DiffRhythm是否支持多语言歌词输入？ 是的，DiffRhythm 支持多种语言的歌词输入。
• 生成的音乐质量如何？ 生成的音乐在旋律流畅性和歌词表达上均表现出色，适合多种应用场景。
• 用户需要具备什么样的技术背景才能使用DiffRhythm？ 用户无需具备深厚的技术背景，只需提供歌词和风格提示即可生成音乐。
• DiffRhythm是开源的吗？ 是的，DiffRhythm 提供完整的训练代码与预训练模型，用户可以进行自定义开发。