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SYMPLEX: 使用单纯形扩散和词汇先验进行可控符号音乐生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Stochastic Control Guidance (SCG)的新型引导方法，用于符号音乐生成中的非可微分规则引导问题。该方法与预训练的扩散模型结合使用，实现了对非可微分规则的无训练引导。同时，引入了具有高时间分辨率的潜在扩散架构，与SCG相结合。该框架在音乐质量和基于规则的控制性能方面表现出明显的进步，优于当前各种场景下的最先进生成器。
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关键要点
- 提出了一种名为Stochastic Control Guidance (SCG)的新型引导方法。
- SCG用于解决符号音乐生成中的非可微分规则引导问题。
- SCG与预训练的扩散模型结合使用，实现无训练引导。
- 引入具有高时间分辨率的潜在扩散架构，与SCG插拔结合。
- 该框架在音乐质量和基于规则的控制性能方面表现出明显进步。
- 框架优于当前各种场景下的最先进生成器。
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