本研究提出了XMusic框架，旨在提升人工智能生成音乐的质量，特别是在情感控制和高质量输出方面。XMusic通过灵活的提示生成可控的高质量符号音乐，并通过创新的表示和选择器有效评估音乐质量。实验结果表明，XMusic在音乐质量上显著优于现有方法，具有重要应用潜力。

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。

本文介绍了一种名为Video2Music的背景音乐生成方法，该方法基于可控音乐变换器，能够根据视频生成匹配的音乐。通过分析视频的语义和情感特征，并利用多模态数据集MuVi-Sync进行训练，该方法生成高质量且风格一致的音乐。研究表明，该框架在音乐质量和与视频的匹配度上表现优异。

本研究探讨了不同采样技术对音乐质量的影响，使用概率截断采样技术分析样本的音乐特性，并评估了生成样本的优化和非优化情况。