研究人员开发了一个文本到音乐生成系统，使用一个1.2亿参数的模型来提高音频质量和效率。该系统结合了人类偏好奖励、专家迭代和偏好调整，并基于FluxAudio-S骨干网络。评估显示，与基线模型相比，人类偏好得分、音频真实感（FAD-CLAP）和文本提示对齐度（CLAP分数）都有显著提高。 AI
影响 证明了人类偏好奖励可以增强小型模型，可能减少对大规模模型的依赖。
排序理由 学术论文，详细介绍了改进文本到音乐生成的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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