Editing 训练音乐大模型 (section)

== 模型架构选择 ==
音乐生成可以视作序列生成问题，但与普通文本相比，音乐具有更复杂的多层结构和并发性质（和弦、伴奏同时发生）。常见的模型架构包括：

* '''循环神经网络 (RNN/LSTM/GRU)'''：早期不少音乐生成使用LSTM等RNN建模音符序列，例如 '''BachBot''' 用LSTM生成巴赫风格和声 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。RNN可以逐步生成音符，保留一定上下文记忆。然而，其隐藏状态容量有限，难以捕捉数百小节之外的长期结构，且容易产生重复片段或遗忘开头主题。尽管如此，RNN结构简单，适用于小规模数据和实时应用，但在长曲式建模上表现不佳。
* '''Transformer 自注意力架构'''：Transformer通过自注意力机制能够高效建模长序列，是目前主流选择 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。音乐Transformer模型能够捕获复杂的长程依赖关系和乐曲结构 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。例如 '''Music Transformer''' 引入相对位置编码，成功生成了结构连贯的钢琴独奏曲 (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)；'''Pop Music Transformer''' 利用Transformer-XL处理更长序列，实现流行钢琴曲的高质量生成 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。Transformers擅长在多轨、多乐章音乐中捕捉全局一致性 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。其缺点是'''计算开销大'''：长序列自注意力随长度平方级增长，对GPU内存和算力要求高 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。因此，Transformer模型通常需要大数据训练以避免过拟合，并常结合稀疏注意力、相对位置等改进来缓解长序列计算负担。
* '''生成对抗网络 (GAN)'''：GAN通过生成器-判别器博弈训练，可以逼近音乐数据的分布。'''MuseGAN''' 是经典应用，采用GAN生成多轨钢琴卷轴，从而同时创作鼓、贝斯、吉他等伴奏轨 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。GAN的优势是生成速度快（一次前向传播生成整首曲子）、并且在鼓励多样性和创造性方面表现好，能生成与训练样本不一样的新颖曲调 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。然而GAN训练不稳定，易出现'''模式坍塌'''（即生成结果缺乏多样性，反复产出类似作品） (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。另外GAN缺少显式的序列条件约束，可能难以保证长时间的结构一致性 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。因此GAN较适合生成短片段或强调风格多样性的场景，如即兴片段生成、风格演变实验等 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。
* '''变分自编码器 (VAE)'''：VAE通过学习潜在空间来生成音乐，典型如 '''MusicVAE''' 可在潜在空间插值乐曲、实现曲风融合 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。VAE倾向于覆盖数据的整体分布，从而'''鼓励生成多样性'''，适合风格迁移和即兴创作等需要富于变化的任务 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。例如研究表明VAE可用于音乐风格转换，改变曲风同时保持内容连续 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。缺点是VAE生成的音乐有时欠缺精细的结构和表现力，与GAN或Transformer相比可能显得平淡 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。另外VAE容易产生模糊的输出（对应图像中的模糊，音乐中表现为和声进行不明确等）。为提高VAE效果，常结合结构化解码器或者与自回归模型混合使用。
* '''扩散模型 (Diffusion Model)'''：扩散模型近年来成为生成模型新宠，其逐步随机漫步和去噪过程能够生成'''高保真音频''' (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。如 '''DiffWave''' 用扩散模型成功合成高质量的语音和乐器音频 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。对于音乐，扩散模型擅长生成逼真的声音纹理和细节，音质上往往优于GAN（后者易引入杂音）。Riffusion项目将文本到图像的扩散模型用于音乐，通过把梅尔谱图当作图像生成，最终产出音频 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。扩散模型的主要缺点是'''计算成本高'''：生成需迭代数百步采样，难以实时应用 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。训练也较为耗时。不过，随着扩散模型在图像领域成功应用，其在音乐领域的探索正快速推进，用于需要高音质输出的场景（如高品质音色合成、环境音乐生成等） (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。
* '''混合架构'''：一些方案结合多种模型优势，形成分阶段或多模块流水线。例如OpenAI '''Jukebox''' 采用了先用VQ-VAE压缩音频，再用三级Transformer自回归生成的混合架构 (Jukebox | OpenAI) (Jukebox | OpenAI)；OpenAI更早的 '''MuseNet''' 则将Transformer生成的多轨MIDI通过WaveNet合成音频，融合符号与音频两阶段 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。混合架构可以'''兼顾结构与音质'''：先生成符号音乐确保曲式完整，再渲染成音频保证听感逼真 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。但集成不同类型模型会增加系统复杂性和调试难度 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。

'''模型选择考虑'''：技术负责人在选型时，应根据任务需求权衡上述架构：

* 如果需求侧重'''曲式结构'''和'''编曲复杂性'''，Transformer是优选，能产生长时间跨度且结构合理的音乐 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。
* 若希望'''鼓励创意多样性'''或进行风格混合，VAE或GAN提供更随机和多样的输出 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。
* 要求'''音频输出质量极高'''（如专业唱片级音质），扩散模型或基于autoencoder的方案可以生成更精细的声音细节 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。
* 在资源有限或实时性要求高的情况下，可考虑'''较小的RNN'''模型或经过压缩的Transformer模型，平衡质量和性能。
* 对于复杂任务，混合架构可以“一箭双雕”，但也需要相应的团队研发和调参能力支持。