一种基于多模型协作的图生音乐的方法及系统与流程

本发明涉及人工智能，特别是一种利用多模型协作实现图生音乐的方法及系统。

背景技术：

1、随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习在图像识别、自然语言处理和音乐生成等领域的突破，利用ai进行艺术创作已成为可能。在音乐创作领域，传统的创作方式依赖于音乐家的专业知识和灵感，而ai技术的引入为音乐创作提供了新的可能性。

2、图生音乐，即根据图片内容生成音乐的技术，是ai音乐创作的一个重要方向。现有的技术通常基于简单的规则或启发式算法，将图片的颜色、纹理等视觉元素映射为音乐元素，但这些方法往往缺乏深层次的语义理解和音乐表达能力。

3、近年来，随着大规模预训练模型的发展，如文生文(text generation fromimages)、文生音乐(music generation from text)等大模型，已经展现出在特定任务上的强大能力。然而，这些模型往往是独立训练和使用的，缺乏有效的协作机制，无法充分发挥多模型联合工作的优势。

4、此外，音乐生成不仅需要考虑音乐的旋律和节奏，还需要符合音乐理论和审美规则。现有的ai音乐生成系统在音乐理论的应用上还不够深入，生成的音乐作品往往缺乏艺术性和技术性。

5、为了解决上述问题，本发明提出了一种基于多模型协作的图生音乐的方法及系统。通过深度学习和人工智能技术，本发明实现了将视觉艺术与音乐艺术相结合的创新性音乐创作方式，降低了音乐创作的技术门槛，使得非专业用户也能轻松创作音乐作品。

6、本发明的系统通过图生文大模型将图片内容转换成文字描述，然后利用文生文大模型对文字描述进行优化和创造性改写，最后通过文生音乐大模型将优化后的文字转换为音乐序列。在音乐序列生成过程中，本发明引入了傅里叶变换等数学原理，对音乐序列进行频域分析和调整，以提高音乐的表达力和艺术性。

7、为了实现多模型之间的有效协作，本发明设计了协作算法模块，负责协调不同大模型之间的数据流和处理步骤。通过定义清晰的输入输出接口、实现高效的通信机制以及设计同步和异步处理策略，本发明的系统能够充分发挥多模型联合工作的优势，提高音乐生成的效果和性能。

8、此外，本发明的系统还考虑了音乐理论和情感化图像识别与解析算法的应用，通过音乐情感模块对生成的音乐序列进行和声、节奏和旋律的优化，确保作品的艺术性、技术性和音乐情感性。

9、综上所述，本发明的图生音乐方法及系统，通过多模型协作和数学原理的应用，解决了现有技术在音乐生成深度、艺术性、技术性和音乐情感性方面的不足，为ai音乐创作领域提供了一种新的解决方案。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于多模型协作的图生音乐的方法及系统，通过深度学习和人工智能技术，实现视觉艺术与音乐艺术的结合，降低音乐创作的技术门槛，使得非专业用户也能轻松创作音乐作品。

2、本发明的核心在于利用图生文大模型、文生文大模型、文生音乐大模型等多个大模型的协作，以及傅里叶变换等数学原理、情感化图像识别与解析算法，将图片转换成音乐。具体的音乐生成过程涉及以下关键步骤：

3、图片内容的文字描述生成：

4、输入图片i，通过大型卷积神经网络(cnn)提取特征图片特征使用循环神经网络(rnn)生成与图片内容相匹配的文字描述

5、文字描述的音乐序列生成：

6、对文字描述注意力机制(attention mechanism)增强模型对关键词汇的聚焦，特别是音乐情感的聚焦和长短期记忆网络lstm进行优化，得到优化后的文字描述将输入文生音乐大模型，生成初始音乐序列

7、

8、对进行傅里叶变换，得到频域表示调整的频域成分，生成可以根据音乐风格和情感需求调整特定频率的幅度。

9、对进行逆傅里叶变换，得到最终音乐序列

10、图生音乐序列的优化与输出：

11、根据音乐理论和情感化图像识别与解析算法解析的图像情感特征对进行和声、节奏和旋律的优化；输出优化后的音乐序列为可播放的音乐格式。

12、系统设计：

13、本发明的系统包括图像输入模块、模型处理模块、音乐情感模块、协作算法模块、音乐输出模块和用户交互界面；

14、模型处理模块中的多个大模型通过协作算法模块进行有效协调，确保数据流和处理步骤的同步，优化整体系统性能。

15、本发明的有益效果在于提供了一种新颖的音乐创作方式，使得音乐创作不再局限于专业人士，而是向广大非专业用户开放。通过本发明，用户可以利用简单的图片输入，快速生成具有个性化、艺术性和有音乐情感的音乐作品，极大丰富了音乐创作的多样性和普及性。

16、本发明还具有很好的扩展性，可以应用于音乐制作、音乐教育、心理治疗、娱乐互动等多个领域，具有良好的市场应用前景和社会价值。

技术特征：

1.一种基于多模型协作的图生音乐的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.一种基于权利要求1所述方法的系统，其特征在于，包括：

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：

技术总结
本发明公开了一种基于多模型协作的图生音乐的方法及系统，该方法以人类的语言和文字为核心基础，通过文生文大模型、文生音乐大模型、图生文大模型等多种大模型的协同工作，实现输入图片直接生成音乐的功能。本发明旨在降低音乐创作的门槛，使得普通用户也能轻松创作音乐，推动UGC(User Generated Content)时代的到来。此外，本发明还包括相应的APP、电脑网页和微信小程序，为用户提供便捷的多途径使用方式。

技术研发人员：林新富,廖翌棋,周培煌,刘宇,丁志磊,黄方杰
受保护的技术使用者：北京卡特加特人工智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/10/31

网址：一种基于多模型协作的图生音乐的方法及系统与流程 http://c.mxgxt.com/news/view/128838

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