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由腾讯与新加坡国立大学开发的多模态音乐理解和生成模型 M2UGen 已经上架 GitHub，并在 Hugging Face 释出模型，M2UGen 能够理解各种音乐，包括风格、演奏乐器、表达的情绪情感等，并进行音乐问答，还能根据文本、图像、视频和音频生成各种音乐，同时对生成的音乐也能理解并根据文字描述对音乐进行编辑。M2UGen 使用了多种编码器，包括用于音乐理解的 MERT、用于图像理解的 ViT 和用于视频理解的 ViViT，以及作为音乐生成模型（音乐解码器）的 MusicGen/AudioLDM2 模型。此外，该模型还结合了适配器和 LLaMA 2 模型。
项目主页：https://crypto-code.github.io/M2UGen-Demo
GitHub 地址：https://github.com/shansongliu/M2UGen
Hugging Face 地址：https://huggingface.co/M2UGen
主要功能：
- 音乐问答：M2UGen 能够理解不同类型的音乐，包括它们的风格、使用的乐器、表达的情绪和情感等。然后根据提出的问题，模型能够理解并回答与音乐相关的查询。
- 文本到音乐生成：用户可以输入文本，模型会根据这些文本生成相应的音乐。
- 图像到音乐生成：模型能够根据提供的图片内容生成匹配的音乐。
- 视频到音乐生成：根据视频内容，模型能理解视频的主要内容，并生成相应的音乐。
- 音乐编辑：用户可以对已生成的音乐进行编辑，例如改变乐器、调整节奏等，而且只需要通过文本描述即可。
工作原理：
1、多模态输入处理：M2UGen 能够处理多种类型的输入，包括文本、图像、视频和音频：它使用特定的编码器来理解不同的输入模态。例如，使用 MERT 模型处理音乐输入，ViT 模型处理图像输入，ViViT 模型处理视频输入。
2、音乐理解：利用 LLaMA 2 模型，M2UGen 能够理解音乐的各个方面，如风格、乐器使用和情感表达。它能够对音乐相关的问题进行回答，这涉及到对音乐内容的深入理解。
3、音乐生成：M2UGen 不仅能理解音乐，还能根据不同的输入生成音乐。它探索使用 AudioLDM 2 和 MusicGen 等模型来根据文本、图像或视频输入生成音乐。
4、数据集生成与训练：为了训练 M2UGen，开发者使用了 MU-LLaMA 和 MPT-7B 模型来生成大量的多模态音乐配对数据集。这些数据集帮助 M2UGen 学习如何从不同的输入中提取信息并生成相应的音乐。
系统硬件要求
对于训练，阶段 1 和 2 使用单个 32GB V100 GPU，而阶段 3 使用 2 个 32GB V100 GPU。对于推理，使用单个 32GB V100 GPU，加载模型检查点需要大约 49GB 的 CPU 内存。
