在人工智能音乐创作领域，一项名为VMB（Visuals Music Bridge）的创新框架正引起广泛关注。VMB由中国科学院信息工程研究所、中国科学院大学网络空间安全学院、上海人工智能实验室、上海交通大学等多家顶尖机构联合推出，旨在通过整合多种输入模态（如文本、图像和视频）来增强音乐生成的质量、对齐性和可控性。面对数据稀缺、跨模态对齐困难以及可控性不足等挑战，VMB巧妙地构建了文本桥接和音乐桥接，为多模态音乐生成开辟了新的可能性。
VMB：连接视觉与听觉的桥梁
VMB的核心在于其能够理解和转换来自不同模态的信息，并将其转化为富有表现力的音乐。它不仅仅是一个简单的音乐生成器，更像是一个多模态信息的翻译器，将视觉内容的情感和主题转化为音乐语言。这种创新的方法使得音乐创作不再局限于传统的乐器和乐理知识，而是能够借助AI的力量，将图像、视频甚至一段文字描述转化为动听的旋律。
VMB的主要功能
VMB框架的核心功能围绕着多模态信息的处理和音乐生成的可控性展开，具体包括以下几个方面：
多模态音乐描述模型（Multimodal Music Description Model）
该模型是VMB框架的基石，负责将视觉输入（如图像和视频）转化为详细的文本描述。这些描述不仅捕捉了视觉内容的主题和情感，还包含了对音乐风格、节奏和乐器等方面的具体要求。通过这种方式，VMB实现了从视觉到文本的桥接，为后续的音乐生成提供了丰富的语义信息。
例如，对于一张描绘夕阳西下的海滩的图片，MMDM可能会生成如下描述：“一幅宁静的海滩景象，夕阳的余晖洒在海面上，波光粼粼。适合生成一段缓慢、柔和的音乐，以钢琴和长笛为主，营造出一种平静、放松的氛围。”
双轨音乐检索（Dual-track Music Retrieval）
为了进一步增强音乐生成的可控性，VMB引入了双轨音乐检索机制。该机制结合了广泛检索和针对性检索两种策略，为用户提供了更加灵活的音乐控制方式。
- 广泛检索：主要用于识别输入内容的情感和主题，从而选择与之匹配的音乐片段。例如，如果输入是一段描述激动人心的体育比赛的文字，广泛检索可能会找到一些节奏明快、充满活力的音乐作为参考。
- 针对性检索：则更加关注音乐的特定属性，如节奏、乐器和流派。用户可以通过修改文本描述或提供参考音乐来控制输出音乐的风格和特点。例如，用户可以指定生成的音乐使用吉他作为主要乐器，或者具有爵士乐的风格。
显式条件音乐生成（Explicitly Conditioned Music Generation）
VMB将文本桥接和音乐桥接整合到一个显式条件音乐生成框架中。该框架基于扩散变换器（DiT）模型，能够将文本描述转化为高质量的音乐。通过整合来自文本和音乐的信息，VMB能够生成更加符合用户期望的音乐作品。
具体来说，VMB使用Music ControlFormer来整合广泛检索的结果，实现对音乐的细粒度控制。同时，VMB还引入了一个Stylization Module，用于处理针对性检索的结果，从而控制音乐的整体风格。
增强模态对齐
VMB通过其独特的设计，显著改善了输入模态与生成音乐之间的对齐。这意味着生成的音乐能够更加准确地反映输入的视觉和情感内容，从而增强了音乐的表达力和感染力。
提升可控性
VMB允许用户使用文本描述或提供的音乐样本来指导音乐生成过程，从而实现更精细的控制。这种可控性使得用户能够根据自己的需求和喜好，定制出独一无二的音乐作品。
VMB的技术原理
VMB的技术原理涉及多个关键组件和创新方法：
文本桥接：多模态音乐描述模型（MMDM）
MMDM是VMB框架中负责文本桥接的核心组件。它基于InternVL2架构构建，能够将视觉输入转化为自然语言中的详细音乐描述。这些描述不仅包含了对视觉内容的理解，还包含了对音乐风格、情感和结构的推断。
MMDM的工作流程大致如下：
- 视觉特征提取：首先，MMDM使用预训练的视觉模型（如ResNet或ViT）从输入图像或视频中提取视觉特征。
- 多模态融合：然后，MMDM将视觉特征与文本描述进行融合，生成一个多模态表示。
- 音乐描述生成：最后，MMDM使用一个序列到序列的模型（如Transformer）将多模态表示转化为自然语言中的音乐描述。
音乐桥接：双轨音乐检索模块
双轨音乐检索模块是VMB框架中负责音乐桥接的关键组件。它通过结合广泛检索和针对性检索两种策略，为用户提供了更加灵活的音乐控制方式。
广泛检索：
广泛检索的目标是识别输入内容的情感和主题，从而选择与之匹配的音乐片段。VMB使用预训练的音乐情感识别模型和主题分类模型来实现广泛检索。这些模型能够分析音乐的情感倾向和主题内容，并将其与输入内容的描述进行匹配。
针对性检索：
针对性检索的目标是关注音乐的特定属性，如节奏、乐器和流派。VMB使用音乐信息检索（MIR）技术来实现针对性检索。MIR技术能够分析音乐的音频信号，提取出节奏、乐器和流派等特征，并将其与用户的指定要求进行匹配。
显式条件音乐生成：扩散变换器（DiT）
扩散变换器（DiT）是VMB框架中负责音乐生成的关键组件。它是一种基于扩散模型的生成模型，能够将文本描述转化为高质量的音乐。
DiT的工作原理如下：
- 噪声添加：首先，DiT将随机噪声添加到目标音乐中，逐渐破坏其结构和信息。
- 噪声预测：然后，DiT使用一个神经网络来预测添加的噪声。该神经网络以文本描述作为输入，能够学习到文本描述与音乐之间的映射关系。
- 噪声去除：最后，DiT使用预测的噪声来逐步去除目标音乐中的噪声，从而恢复其结构和信息。通过不断重复噪声预测和噪声去除的过程，DiT最终能够生成与文本描述相匹配的音乐。
检索增强生成（RAG）
VMB在音乐生成中首次探索了RAG技术。RAG技术通过动态结合音乐知识，用桥接模态差距，提升跨模态生成性能，增加可控性。
控制信号融合
在生成过程中，VMB使用元素级相加的方式将主分支和ControlFormer分支的隐藏状态结合起来，确保在生成的早期阶段建立结构和语义对齐。
风格化模块
VMB将检索到的音乐与文本描述结合起来，基于跨注意力机制将条件表示整合到噪声音乐中，聚焦音乐和文本数据中的风格线索，提高生成音乐与指定属性之间的对齐度。
VMB的应用场景
VMB作为一种强大的多模态音乐生成框架，具有广泛的应用前景：
电影和视频制作
VMB可以为电影、电视剧、广告视频、纪录片等自动生成背景音乐，增强视觉内容的情感表达和氛围营造。例如，对于一部浪漫爱情电影，VMB可以生成一段温馨、甜蜜的背景音乐，以增强电影的感染力。
游戏开发
VMB可以在游戏中根据场景变化实时生成背景音乐，提升玩家的沉浸感和游戏体验。例如，在角色进入一个阴森恐怖的场景时，VMB可以生成一段紧张、压抑的背景音乐，以增强游戏的恐怖氛围。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）
VMB可以为虚拟环境和增强现实体验提供适配的音乐，让音乐与用户的视觉体验同步，增强互动性。例如，在用户体验一个虚拟海滩场景时，VMB可以生成一段海浪声和海鸥叫声的背景音乐，以增强用户的沉浸感。
社交媒体内容创作
VMB可以帮助用户根据他们制作的视频内容（如旅行日志、生活记录等）生成个性化音乐，提升内容吸引力。例如，对于一段旅行日志，VMB可以生成一段充满异域风情的背景音乐，以增强视频的吸引力。
音乐教育和辅助创作
VMB可以辅助音乐家和音乐爱好者创作新曲目，提供灵感和创作工具，尤其是在探索不同音乐风格和结构时。例如，一位音乐家可以使用VMB来探索将古典音乐与电子音乐融合的可能性。
结语
VMB的出现，无疑为人工智能音乐创作领域注入了新的活力。它不仅降低了音乐创作的门槛，使得更多的人能够参与到音乐创作中来，还为音乐家们提供了强大的创作工具，帮助他们探索新的音乐风格和表达方式。随着技术的不断发展，我们有理由相信，VMB将在未来的音乐创作领域发挥越来越重要的作用。
