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FluxAudio-S
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新框架对齐符号音乐数据以增强文本到音乐生成
研究人员开发了MIDI-REPA，一个通过将中间表示与MIDI等符号音乐数据对齐来改进文本到音乐生成的新框架。该方法利用自动音乐转录提供监督，增强模型而无需更多训练数据或计算资源。该框架基于FluxAudio-S基线构建，在客观指标上表现出竞争力，并且可以在单个GPU上进行训练，突显了符号监督在音乐生成中的效率。
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小型文本到音乐模型通过人类偏好奖励得到增强
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。