Нейросеть создающая музыку без авторских прав. Инструкция по MusicGen. Text to music AI

С помощью нейросети MusicGen можно бесплатно создавать музыку без авторских прав для ютюба или сэмплы для собственных музыкальных композиций. Запускается на вашем компьютер или в бесплатном облаке google colab. - Поддержать канал Ссылки на Python, Git и FFMpeg Бат файлы для запуска и установки MusicGen Диалоги с ChatGPT Блокнот MusicGen для бесплатного запуска в Google Colab MusicGen модели: • Small – параметров. Только txt2music. • Medium - параметров. Только txt2music. • Melody - параметров. Txt2music music2music. • Large - параметров. Только txt2music. Таймкоды: 0:00 Обзор интерфейса MusicGen 8:20 Где хранятся модели MusicGen 9:10 Пишем затравку через ChatGPT 11:20 Установка программы 12:37 Запускам MusicGen через Google Colab В нашем телеграм чате есть работы сгенерированные подписчиками и ответы на частые вопросы EOhMG42mlywxNWMy _________________ Мои контакты: 🔥 Канал о нейросетях: авторские обзоры, новости, мемы - 🔥 Курс по Stable Diffusion - 🔥 Новости о курсе по Stable Diffusion - 🔥 Поддержать канал на бусти - Поддержать криптой: Bitcoin (BTC) Address: bc1qhec7pqhzwwla623pu27ptelv2etn3n242rcjpe Ethereum (ETH) Address: 0x49E55B2112c05abb01C026858f8a7747FAae729a Tether USD (USDT) Address: TBggx4TJuodMEU9ZxzNWYcZiepNDUdbtBd _________________ Описание дополнительных настроек: 1. Top-k: Это метод отсечения, который используется при генерации текста. Вместо того чтобы рассматривать все возможные следующие слова, модель ограничивает свой выбор до k наиболее вероятных слов. Это помогает управлять разнообразием генерируемого текста и предотвращает появление слишком редких или неожиданных слов. 2. Top-p: Это еще один метод отсечения, называемый “отсечением по вероятности“ или “отсечением по кумулятивной вероятности“. Вместо фиксированного числа слов модель продолжает добавлять наиболее вероятные слова в свой список возможных следующих слов, пока совокупная вероятность этих слов не превысит заданное значение p. Это позволяет модели быть более гибкой в своем выборе следующего слова, что может привести к более интересным и разнообразным результатам. 3. Temperature: Этот параметр влияет на “случайность“ генерации текста. Если температура высока (ближе к 1), то выбор следующего слова будет более случайным, что приведет к более разнообразному и неожиданному тексту. Если температура низкая (ближе к 0), то выбор следующего слова будет более предсказуемым, что приведет к более консервативному и последовательному тексту. 4. Classifier Free Guidance: Это метод, который позволяет модели использовать внешние знания или информацию для улучшения генерации. Это может быть полезно, если у вас есть конкретные данные или знания, которые вы хотите, чтобы модель учла при генерации текста. Например, вы можете использовать этот параметр, чтобы указать модели использовать определенный стиль или тему при генерации музыки.