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ICME 2026 ATTM Grand Challenge
ICME 2026 ATTM Grand Challenge
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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。
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评分感知训练用有限数据提升文本到音乐生成效果
研究人员开发了一种新颖的评分感知训练方法，以改进文本到音乐生成，尤其是在处理有限数据时。该技术利用音频-字幕对齐分数作为直接监督信号，重新利用得分较低的片段进行训练。该系统名为FluxAudio，还采用了片段级过滤和两阶段字幕生成过程来提高性能。该模型拥有4.5亿参数，已提交至ICME 2026 ATTM Grand Challenge，在客观评估中排名第二，在效率赛道中排名第三。