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TuneJury
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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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TuneJury：开放奖励模型增强文本到音乐的对齐
研究人员推出了TuneJury，这是一个开放的、实例级别的成对奖励模型，旨在改进文本到音乐生成中的偏好对齐。该模型利用公开可用的人类偏好标签进行训练，根据文本提示和音频片段预测音乐偏好得分。TuneJury展示了泛化到新的和分布外基准的能力，并且可以通过事后校准方法适应新的音乐生成器。