本文介绍了Coco-Mulla，一种基于内容的音乐生成控制方法，通过高效微调实现高质量音乐生成。该方法在小数据集上使用不到4%的参数，显著提升了乐曲生成的控制能力。同时，提出了多轨音乐表示和实时即兴演奏技术，支持多种乐器和风格的控制，为AI驱动的音乐编辑工具提供了灵活性。

JEN-1是一种高保真度的文本到音乐生成模型，结合自回归和非自回归技术，支持多种音乐生成任务。通过课程培训策略，模型能够灵活生成多轨音乐，展现出优越的可控性和音乐质量。此外，研究探讨了个性化文本到音乐扩散模型的效果，并提出多种创新方法以提升音乐创作的灵活性和质量。