在人工智能音乐创作领域，腾讯AI Lab开源的SongGeneration模型无疑是一项引人注目的进展。它不仅解决了音质、音乐性和生成速度等关键问题，还在多个维度上超越了多数开源模型，部分指标甚至能与商业闭源模型相媲美。本文将深入探讨SongGeneration的技术原理、核心优势、性能表现以及应用场景，带您全面了解这一AI音乐生成大模型。
SongGeneration：技术原理的深度剖析
SongGeneration的核心在于其独特的LLM-DiT融合架构，这一架构的精妙之处在于能够显著提升音质表现和生成速度。为了实现这一目标，SongGeneration采用了以下关键技术：
- LeLM（Language Model）： LeLM模型通过混合标记（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统一；而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能够并行预测这两种标记，从而避免了不同标记类型之间的干扰，显著提高生成质量和效率。
- 音乐编解码器（Music Codec）： 音乐编解码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将音乐音频提取为混合标记和双轨标记，而解码器则将双轨标记重建为高保真的音乐音频。这一过程确保了生成的歌曲具有卓越的音频表现，为听众带来极致的听觉享受。
- 多偏好对齐（Multi-Preference Alignment）： 为了更好地处理人类对音乐的偏好，SongGeneration采用了直接偏好优化（DPO）技术。该技术基于半自动数据构建和DPO后训练，能够处理多样化的人类偏好，从而提高模型在音乐性、指令遵循以及人声与伴奏和谐方面的表现。多维度偏好支持包括歌词对齐、提示一致性以及音乐性等多个维度，全面提升生成歌曲的整体质量。
- 三阶段训练范式： SongGeneration的训练过程分为三个阶段：
- 预训练（Pre-training）： 在大规模音乐数据上进行预训练，使模型能够对齐不同的输入模态和混合标记。
- 模块扩展训练（Modular Extension Training）： 进一步训练AR解码器，建模双轨标记，从而提升音质和音乐性。
- 多偏好对齐（Multi-Preference Alignment）： 基于DPO后训练，优化模型在多维度偏好上的表现。
SongGeneration的核心优势
SongGeneration之所以能够在众多AI音乐生成模型中脱颖而出，得益于其独特的核心优势：
- 低比特率音乐编解码： SongGeneration能够实现25Hz极低码率和0.35kbps超低比特率下的高质量音乐重建，这大大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内容。
- 多类别token并行预测： 基于“混合优先，双轨其次”的策略，SongGeneration能够避免token之间的相互干扰，从而显著提升音质和音乐性。
- 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能够提升模型的效果和鲁棒性，使其能够更好地满足用户的需求。
- 三阶段训练范式： 预训练、模块化扩展训练以及多偏好对齐训练的结合，使SongGeneration能够优化音乐生成效果，从而创造出更加动听的音乐作品。
SongGeneration的卓越性能表现
SongGeneration在性能表现方面也令人印象深刻。在与三款商业模型（Suno v4.5、海绵音乐、Mureka O1）和四款开源模型（YuE、DiffRhythm、ACE-Step、SongGen）的对比评测中，SongGeneration在开源模型中稳居第一，在商业模型中也位列前茅，展现出强大的竞争优势。
在客观测评中，SongGeneration在内容欣赏度（CE）、内容实用性（CU）和制作质量（PQ）三个关键维度上均位列榜首，制作复杂度（PC）也处于领先地位。而在主观评测中，SongGeneration在歌词准确度上超越了包括Suno在内的众多大模型，这充分体现了模型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。
SongGeneration的应用场景
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领域：
- 音乐创作： SongGeneration为音乐人和制作人提供高质量的歌曲草稿，从而节省创作时间，助力他们专注于核心创作，激发创意灵感。
- 娱乐产业： 在影视、游戏、广告等娱乐领域，SongGeneration能够快速生成契合需求的配乐，从而增强作品的沉浸感和吸引力，丰富音乐内容。
- 教育领域： 作为音乐教育工具，SongGeneration能够帮助学生理解音乐基础知识，激发他们的创造力，并辅助在线课程提供示例歌曲，从而提升教学效果。
- 广告和营销： SongGeneration能够为广告和品牌生成贴合主题的音乐，从而提升广告的吸引力和品牌认同感，助力品牌营销。
- 个人娱乐： 普通用户可以使用SongGeneration创作个性化的歌曲，表达情感，并分享到社交平台，从而增添娱乐互动乐趣。
如何使用SongGeneration
如果您对SongGeneration感兴趣，可以通过以下方式进行体验：
- 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
总结
腾讯AI Lab开源的SongGeneration模型在AI音乐生成领域取得了显著的进展。它不仅在技术上有所突破，还在性能表现和应用场景方面展现出强大的实力。随着AI技术的不断发展，相信SongGeneration将在音乐创作领域发挥越来越重要的作用，为音乐人和爱好者带来更多的惊喜和可能性。通过其强大的文本控制、风格跟随和多轨生成功能，SongGeneration正在推动AI音乐创作从“辅助工具”迈向“智能共创”的新阶段，为音乐产业的未来发展注入新的活力。
