Suno 发布首个在唱片业帮助下制作的 AI 音乐模型

Suno的新v6人工智能音乐模型是其第一个在唱片行业的支持下制作的模型。 Suno 的 Jack Brody 告诉 The Verge，v6 是“从头开始训练的，使用了一组新数据，其中不包含与我们之前的模型训练所用的数据相同的数据”。这些数据包括从合作伙伴华纳音乐集团、BMG 和 Believe 获得许可的内容，以及“用户数据”。目前尚不清楚这是否意味着 v6 训练数据完全不含可疑的内容。 v6 的一大变化是实际上存在三种不同的模型：v6、v6-wild 和 v6-mini。 Mini 是免费向所有人提供的型号。它专注于快速、轻资源的创作。它输出的结果更简单，并且通常有更多的工件，这表明它是人工智能提示的产物。 v6-wild 应该更难以预测。布罗迪说，v6-wild 是为“快乐的意外和自然的缺陷”而设计的。不过，在我有限的测试中，我发现很难注意到 Wild 和 bog-standard v6 之间的区别。所有这三个模型在理解类型方面都明显更好。我回收了一些我在旧模型中使用的提示，要求播放“hyperpop”或“krautrock”歌曲，但这些提示与目标相差甚远。另一方面，v6 抓住了我所尝试的任何类型的所有表面特征。然而，它实际上仍然无法实现“自然缺陷”。与 v5 一样，我尝试获得跑调、走调或稍微不和谐的结果的尝试每次都失败了。无论你多么努力地推动 Suno 的 v6，它仍然无法做出任何除了和声和节奏完美之外的东西。告诉它你想要“单调的声音”和“没有鼓”，它会直接忽略你（见下文）。反复要求“走调的钢琴随意弹奏，不考虑调性或节奏”，“与歌曲的其余部分完全走调”，但事实并非如此。它确实保留了 AI 音乐的不自然缺陷，尤其是人声似乎比 v5 产生了更多 AI 模型常见的尖锐音损。 Suno 的 v6 还进行了一些底层更新，可以从根本上改变人们与其交互的方式。现在，用户可以在聊天中使用简单的语言编辑歌曲的某些部分，并且更改吉他线或单个歌词等单个元素不需要重新生成整个曲目。 v6 还可以将 Suno 库中的多个元素混合在一起，将输出组合成新的作品。提示也不再局限于文字描述。 Suno v6 可以基于图像、视频或其他音频创建曲目。 Suno v6 今天开始推出，该公司表示最终将淘汰以前的型号。