在人工智能音乐创作领域，腾讯AI Lab推出的SongGeneration模型无疑是一项重要的突破。它不仅解决了音质、音乐性以及生成速度等关键问题，更通过其独特的技术架构和功能，为音乐创作带来了全新的可能性。本文将深入探讨SongGeneration的技术原理、功能特点、性能表现以及应用场景，以期全面了解这一AI音乐生成模型的价值与潜力。
SongGeneration：技术架构与核心功能
SongGeneration模型的核心在于其LLM-DiT融合架构，这一架构的创新之处在于能够显著提升音质表现和生成速度。通过这种架构，生成的歌曲在多个维度上都超越了大多数开源模型，甚至在某些指标上能够与商业闭源模型相媲美。
该模型的主要功能包括：
- 文本控制：用户可以通过输入关键词文本来引导AI生成特定风格和情绪的音乐作品。例如，输入“开心 流行”，AI便能快速生成符合这些描述的音乐。
- 风格跟随：通过上传一段10秒以上的参考音频，SongGeneration可以学习并生成风格一致的全长新曲，支持多种音乐流派。
- 多轨生成：模型能够自动生成分离的人声与伴奏轨道，保证旋律、结构、节奏与配器的高度匹配，为后期编辑和混音提供便利。
- 音色跟随：基于参考音频的音色跟随技术，SongGeneration能够实现高质量的人声表现，达到“音色克隆”的水平，使生成的人声更加自然且富有情感。
技术原理：LeLM、音乐编解码器与多偏好对齐
SongGeneration的技术原理主要包括LeLM（Language Model）、音乐编解码器以及多偏好对齐三个方面。
- LeLM：LeLM采用混合标记（Mixed Tokens）和双轨标记（Dual-Track Tokens）来代表人声和伴奏的组合音频。混合标记用于捕捉歌曲的整体结构和节奏，确保人声与伴奏的和谐；双轨标记则分别编码人声和伴奏，用于生成高质量的音频细节。LeLM能够并行预测混合标记和双轨标记，避免不同标记类型之间的干扰，从而提高生成质量和效率。
- 音乐编解码器：编码器（Encoder）将音乐音频提取为混合标记和双轨标记；解码器（Decoder）则将双轨标记重建为高保真的音乐音频，确保生成的歌曲具有高质量的音频表现。
- 多偏好对齐：通过直接偏好优化（DPO），SongGeneration能够处理多样化的人类偏好，提高模型在音乐性、指令遵循以及人声与伴奏和谐方面的表现。多维度偏好支持歌词对齐、提示一致性、音乐性等多个维度的偏好对齐，从而提升生成歌曲的整体质量。
三阶段训练范式
SongGeneration采用了三阶段训练范式，包括预训练、模块扩展训练以及多偏好对齐。
- 预训练：在大规模音乐数据上进行预训练，对齐不同输入模态和混合标记，为后续的训练奠定基础。
- 模块扩展训练：进一步训练AR解码器，建模双轨标记，提升音质和音乐性。
- 多偏好对齐：基于DPO后训练，优化模型在多维度偏好上的表现，使其更符合人类的审美和偏好。
SongGeneration的开源项目与资源
SongGeneration作为腾讯AI Lab的开源项目，为研究者和开发者提供了丰富的资源和工具。以下是该项目的主要地址：
- GitHub仓库：https://github.com/tencent-ailab/SongGeneration
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/tencent/SongGeneration
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.07520
- 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/tencent/SongGeneration
通过这些资源，开发者可以深入了解SongGeneration的技术细节，并在此基础上进行二次开发和应用。
核心优势：低比特率、并行预测与偏好对齐
SongGeneration的核心优势在于其低比特率音乐编解码、多类别token并行预测以及多维度人类偏好对齐。
- 低比特率音乐编解码：SongGeneration实现了25Hz极低码率和0.35kbps超低比特率下的高质量音乐重建，减轻了语言模型建模的负担，使其能够更专注于音乐的结构和情感表达。
- 多类别token并行预测：基于“混合优先，双轨其次”的策略，SongGeneration避免了token之间的相互干扰，提升了音质和音乐性。这种并行预测的方法不仅提高了生成效率，还使得生成的音乐更加自然流畅。
- 多维度人类偏好对齐：通过对齐音乐性、歌词对齐以及提示一致性等偏好，SongGeneration提升了模型的效果和鲁棒性，使其能够更好地满足用户的需求。
性能表现：主客观测评与用户反馈
SongGeneration在性能表现方面经过了全面的主客观测评，结果显示其在开源模型中稳居第一，在商业模型中也位列前茅，展现出显著的竞争优势。
- 主客观整体测评：在与Suno v4.5、海绵音乐、Mureka O1等商业模型以及YuE、DiffRhythm、ACE-Step、SongGen等开源模型的对比中，SongGeneration在多个维度上都表现出色，证明了其在音乐生成领域的领先地位。
- 客观测评（第三方开源模型评测）：在内容欣赏度（CE）、内容实用性（CU）和制作质量（PQ）三个关键维度上，SongGeneration均位列榜首，制作复杂度（PC）也处于领先位置。这些数据表明，SongGeneration不仅能够生成高质量的音乐，还具有很高的实用价值。
- 主观评测（普通用户 + 专业音乐人评测）：在主观评测中，SongGeneration在歌词准确度上超越了包括Suno在内的众多大模型，体现了其在语音与文本对齐能力上的显著优势，以及在内容生成细节处理方面的成熟度。用户和专业音乐人的积极反馈进一步验证了SongGeneration的卓越性能。
应用场景：音乐创作、娱乐产业与教育领域
SongGeneration的应用场景非常广泛，涵盖了音乐创作、娱乐产业、教育领域、广告和营销以及个人娱乐等多个方面。
- 音乐创作：SongGeneration为音乐人和制作人提供高质量的歌曲草稿，节省了创作时间，使其能够更专注于核心创作，激发创意。通过SongGeneration，音乐人可以快速生成各种风格的音乐，从而更好地探索和实现自己的音乐 vision。
- 娱乐产业：在影视、游戏、广告等娱乐领域，SongGeneration可以快速生成契合需求的配乐，增强作品的沉浸感与吸引力，丰富音乐内容。例如，游戏开发者可以使用SongGeneration为游戏的不同场景生成背景音乐，从而提升游戏的整体体验。
- 教育领域：作为音乐教育工具，SongGeneration可以帮助学生理解音乐基础知识，激发创造力，辅助在线课程提供示例歌曲，提升教学效果。教师可以使用SongGeneration来演示音乐创作的过程，帮助学生更好地理解音乐的结构和原理。
- 广告和营销：SongGeneration可以为广告和品牌生成贴合主题的音乐，提升广告吸引力和品牌认同感，助力品牌营销。通过定制化的音乐，品牌可以更好地传递其核心价值和理念，从而吸引更多的目标受众。
- 个人娱乐：普通用户可以使用SongGeneration创作个性化歌曲，表达情感，分享到社交平台，增添娱乐互动乐趣。例如，用户可以使用SongGeneration为自己的生活片段创作配乐，从而更好地记录和分享自己的生活。
总结
腾讯AI Lab的SongGeneration模型在AI音乐生成领域取得了显著的成就。通过其独特的技术架构、强大的功能以及广泛的应用场景，SongGeneration为音乐创作带来了革命性的变革。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，SongGeneration有望在未来成为音乐创作领域的重要力量，推动AI音乐创作从“辅助工具”迈向“智能共创”的新阶段。
