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스타일, 설명 또는 기존 MIDI로 멀티트랙 음악을 만듭니다. 버전을 선택해 듣고 편집하고 다운로드하세요.
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스타일, 설명 또는 MIDI
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멀티트랙 MIDI · 원본 ZIP
사용 사례
음악 아이디어, 밴드 편곡과 MIDI 이어 쓰기
스타일, 설명 또는 기존 MIDI로 멀티트랙 음악을 만듭니다. 버전을 선택해 듣고 편집하고 다운로드하세요.
시드 42 · 35초 · 5트랙
재생음은 MIDI 음원으로 합성합니다. 음색이 생성 모델 자체의 오디오 품질을 나타내지는 않습니다.
MIDILM
SF2/SF3 파일을 가져옵니다. 파일당 최대 512 MB이며 이 페이지에서만 로컬로 사용됩니다. 업로드하지 않으며 채보된 음표는 바뀌지 않습니다.
48 kHz 오디오 또는 영상 프로젝트용입니다. 파일 크기가 조금 커집니다.
현재 음색, 속도, 음량으로 선택한 형식에서 직접 WAV를 합성합니다. 음질은 음원 소재에도 영향을 받으며 비트 수를 늘려도 소재 자체가 개선되지는 않습니다.
{
"model_profile": "midilm",
"arrangement_seed": 42,
"arrangement_mode": "create",
"arrangement_options": {
"prompt": "A warm jazz quartet in C major at 110 BPM, 4/4 time. Piano plays a clear lyrical melody, acoustic bass keeps a steady pulse, clean guitar adds soft chords, and drums keep a light swing groove. The harmony follows Dm7, G7, Cmaj7 and Am7, with balanced dynamics and recurring melodic phrases.",
"max_tokens": 2047,
"temperature": 1
}
}SHA-256: 60531fb6edff7267c65e932ec148adf26c319b9ca68e4bf9ebf7cd9eda42e7fc
의견에 도구 이름, 작업 단계와 발생한 문제를 적어 주세요. 스크린샷을 첨부하면 확인에 도움이 됩니다.
텍스트 설명으로 여러 악기의 MIDI를 생성합니다.
논문 결과: MOS ↑ 3.2306 ± 0.9160 / 5
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: CC-BY-NC-4.0 (code)
스타일, 분위기와 악기 설명을 멀티트랙 MIDI로 변환합니다.
논문 결과: FAD ↓ 0.173 · CLAP ↑ 22.1 · BF16
논문 표 2: 테스트 896개, FluidR3_GM, VGGish FAD, CLAP × 100. 속도는 L40S 한 대로 2K token을 생성한 결과이며, 사이트 FP32 버전의 실측값은 없습니다.
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Llama-3.2-Community
품질 데이터로 미세 조정한 Large. 모든 스타일에서 더 좋다는 의미는 아닙니다.
이 버전에 비교 가능한 공개 음질 점수가 없습니다.
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Apache-2.0
기본 체크포인트 · 16개 레이어, 16개 어텐션 헤드.
이 버전에 비교 가능한 공개 음질 점수가 없습니다.
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Apache-2.0
기본 체크포인트 · 8개 레이어, 32개 어텐션 헤드.
이 버전에 비교 가능한 공개 음질 점수가 없습니다.
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Apache-2.0
4 / 8마디 문맥; 중형 가중치 350.5 MB.
이 버전에 비교 가능한 공개 음질 점수가 없습니다.
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Research / non-commercial weights; MIT code
4 / 8 / 12 / 16마디; 4096 token 문맥.
이 버전에 비교 가능한 공개 음질 점수가 없습니다.
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Research / non-commercial weights; MIT code
4 / 8 / 12 / 16마디; 벨로시티와 미세 타이밍 표현.
이 버전에 비교 가능한 공개 음질 점수가 없습니다.
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Research / non-commercial weights; MIT code
4 / 8마디 문맥; 소형 가중치 82.5 MB.
이 버전에 비교 가능한 공개 음질 점수가 없습니다.
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Research / non-commercial weights; MIT code
길이를 10마디 단위 구간으로 제어.
논문 결과: PhraseFID ↓ 3.81
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Apache-2.0 (code)
길이 또는 구조 제약 없는 무조건 생성.
논문 결과: PhraseFID ↓ 3.89
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Apache-2.0 (code)
실험적 구조 조건 모델; 형식 준수 성능은 추가 검증이 필요합니다.
논문 결과: PhraseFID (7.65)
고정 구조 조건의 PhraseFID와 SRS는 버전 간 순위에서 제외합니다.
연산 방식: GPU · 모델 생성 · 라이선스: Apache-2.0 (code)
스타일과 코드 규칙으로 루프, 파트와 전체 곡 구조를 생성합니다.
이 버전에 비교 가능한 공개 음질 점수가 없습니다.
연산 방식: CPU · 규칙 생성 · 라이선스: GPL-3.0-or-later
밴드 악기 구성과 곡 형식 템플릿으로 전체 편곡을 생성합니다.
이 버전에 비교 가능한 공개 음질 점수가 없습니다.
연산 방식: CPU · 규칙 생성 · 라이선스: MIT
서로 다른 데이터셋과 평가 방법의 점수이므로 통합 순위로 비교할 수 없습니다. 이 실행 환경의 실측 음질도 아닙니다.
동일한 평가 조건에서 선택한 지표로 순위를 계산합니다. 원본에는 참조곡과 제거 실험도 포함되며, 모두 이 사이트에서 제공하는 버전은 아닙니다.
데이터셋을 선택하면 각 모델의 전체 지표가 표시됩니다. 공식 순위 또는 선택한 지표로 정렬합니다. 굵은 글씨는 동일 평가 조건에서 비교 가능한 각 열의 최상위 값이며 동점도 포함합니다. 평가 방식이 다르면 별도로 순위를 매기며, 누락된 점수는 -로 표시합니다.
논문 표 1–3: 테스트 지표는 96개씩 10회 무작위 추출한 평균이며 자유 텍스트는 별도 96개입니다. MOS는 15명의 1–5점 블라인드 평가, ±는 표준편차입니다. 텍스트 조건별로 순위를 계산합니다.
±는 표준편차를 나타냅니다.
| 지표별 순위 | 모델 | 평가 조건 | MOS / 5↑ |
|---|---|---|---|
| 1 | MIDILM | MidiCaps 테스트 세트 | 3.2306 ± 0.9160 |
| 2 | Text2MIDI-InferAlign | MidiCaps 테스트 세트 | 2.4861 ± 0.7675 |
| 3 | MuseCoco | MidiCaps 테스트 세트 | 2.0854 ± 0.9499 |
| - | 참조곡 참고 데이터로 버전 순위에서 제외됩니다. | MidiCaps 테스트 세트 | 4.1010 ± 0.9590 |