- AudioCraft 是 Meta 開發的一個框架,用於從基於文字的使用者輸入中生成高品質的音訊和音樂。
- 它由三個模型組成:MusicGen,AudioGen和EnCodec。
- MusicGen生成音樂,而AudioGen從文本輸入生成音訊。
- EnCodec 解碼器已經過改進,可提供更高品質的音樂生成。
- 這些模型可用於研究目的,可以使用自定義數據集進行訓練。
- AudioCraft 簡化了音訊生成模型的設計,並允許開發新模型。
- 它通過從原始音訊信號中學習來解決生成高保真音訊的挑戰。
- 這些模型在音樂生成、音效和壓縮方面有應用。
- AudioCraft 背後的研究旨在提高生成式 AI 音訊模型的品質和可控性。
- 這些模型是開源的,以促進研究界的合作和創新。
- AudioCraft被視為音樂家和聲音設計師的工具,改善創意產業的創意反覆運算過程。
- Facebook的母公司Meta發佈了一個名為AudioCraft的開源生成AI系統,用於根據使用者輸入創建音樂和音訊。
- 關於AudioCraft權重的許可以及其非商業許可是否限制商業用途存在爭議。
- 討論還圍繞數據擁有權、隱私和人工智慧生成內容的真實性等問題展開。
- 一些使用者對生成式人工智慧技術的潛在濫用及其對媒體操縱、信任和音樂行業的影響表示懷疑和擔憂。
- 對生成的音樂的品質提出了批評,而其他人則討論了人工智慧生成音樂的可能性和局限性。
- 總體而言,關於將人工智慧用於創造性目的的潛力和挑戰,意見不一。
- 摘要討論了不同未經審查的機器學習模型的可用性和功能:Llama 2 7B,Nous Hermes Llama 2 13B和Wizard Vicuna 13B。
- 它提供了示例輸出,展示了這些模型的審查版本和未經審查版本之間的差異,以回應與電影、烹飪、宗教文獻、醫療資訊和一般資訊相關的各種提示。
- 摘要提到埃裡克·哈特福德(Eric Hartford)是一篇關於未經審查的模型的熱門博客文章的作者。
- 關於與使用未經審查的模型相關的潛在風險,有免責聲明。