谷歌推出Lyria 3 Pro，支持生成最长3分钟的音乐曲目，具备更好的音乐结构理解能力。该工具适用于开发者和创作者，允许定制音乐元素，适合多种风格和复杂过渡。Lyria 3 Pro已在多个谷歌产品中上线，旨在提升音乐创作的灵活性和质量。

谷歌推出Lyria 3音乐生成模型，支持高保真音乐创作，包括完整歌曲和30秒片段。开发者可通过自然语言精确控制音乐节奏和歌词时间，并可通过图像输入影响音频风格。Lyria 3旨在增强人类创意，所有生成音轨均带有数字水印以确保透明度。

谷歌的MusicFX DJ是一款基于网络的音乐生成应用，用户可以通过文本提示实时创作音乐。它使用Lyria RealTime模型，支持多种提示的层叠和实时混音，提供高质量音频输出，降低了音乐创作的门槛，适合无音乐理论基础的用户。该工具的推出推动了实时生成技术的发展，并引发了关于版权和艺术家补偿的讨论。

谷歌DeepMind的Lyria 3音乐生成模型使创作变得简单。用户可以通过文本、图片或视频生成原创30秒音乐，选择风格和乐器，甚至上传图片、定义音乐风格、添加乐器和歌词，并分享生成的曲目。

Gemini应用程序推出了Lyria 3音乐生成模型，用户可以通过描述或上传照片创建30秒的自定义音乐。生成的音乐带有SynthID水印，确保其为AI创作，旨在帮助用户以有趣的方式表达自己，适用于18岁以上用户，支持多种语言。

谷歌DeepMind推出了Gemini应用中的Lyria 3音乐生成模型，用户可以通过描述想法或上传照片生成高质量音乐。Lyria 3无需提供歌词，用户可控制音乐风格和节奏，生成的30秒音乐可快速分享，旨在提供独特的自我表达方式。所有生成的音乐都嵌入SynthID水印以识别AI内容，支持多种语言，适合18岁以上用户。

音乐生成技术的兴起简化了创作流程，用户只需输入需求即可快速生成歌曲。AI在音乐产业的应用日益成熟，尤其在创作和制作方面。未来，AI音乐将通过社交平台吸引更多用户，推动“人人皆可创作”的趋势。

本文介绍了一种名为Moonbeam的变换器模型，旨在解决符号音乐建模中的数据效率和模型能力不足问题。Moonbeam通过创新的标记化方法和多维相对注意力机制，超越了其他大型预训练模型，推动了音乐生成研究的发展。

ACE-Step-v1-3.5B模型在音乐生成上实现了速度、连贯性和可控性的平衡，支持多种风格和语言，克服了传统工具的局限，具备高级控制功能，能够快速生成高质量音乐。

该研究提出了一种基于Transformer-Mamba模块和可学习小波变换的扩散模型，将符号音乐表示为钢琴卷轴，显著提高了音乐生成的质量和可控性。

本研究探讨了音乐生成中高效位置编码（PE）的应用挑战，并比较了不同的PE方法。提出的新方法RoPEPool通过提取时间序列的因果关系并结合结构先验，在旋律和声化任务中表现出优越性。