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零样本 | MusicMagus：基于扩散模型的零样本文本驱动音乐编辑新方案

一眼概览MusicMagus 提出了一种基于扩散模型的零样本文本到音乐编辑方法，可在不额外训练的情况下，通过文本编辑修改音乐的风格、音色和乐器，同时保持其他属性不变。实验表明，该方法在风格转换和音色转换方面优于现有零样本方法，并在某些任务上超越监督学习方法。核心问题当前的文本到音乐生成模型已取得长足进展，但音乐创作往往需要反复修改，而如何在保持音乐整体结构的同时，精准编辑特定属性仍然是个挑战。