/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
23 ноя 2023

musiclang-4k

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Генеративная модель MusicLang на базе GPT-2 для создания и продолжения музыкальных MIDI-композиций по фрагменту или шаблону.

263скачиваний за 30 дней22лайкавеса обновлены15 фев 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MusicLang Predict — генеративная модель MusicLang для создания оригинальных музыкальных MIDI-партий. Она использует архитектуру GPT-2 и предназначена для генерации музыки с нуля, продолжения по музыкальному фрагменту и создания музыки по шаблону, который можно получить из существующего MIDI-файла или задать вручную. Модель работает через пакет musiclang-predict и язык представления музыки MusicLang; максимальная длина контекста составляет 4096 токенов.

Модель подходит для быстрого создания музыкальных набросков и продолжений с заданной структурой и темпом. Репозиторий содержит веса в форматах ONNX и Safetensors. Модель и пакет MusicLang Predict распространяются по лицензии GPL-3.0; базовый пакет MusicLang имеет лицензию BSD 3-Clause.

Сценарии применения

  • создание MIDI-композиции с нуля на заданное число тактов
  • продолжение музыкального фрагмента
  • генерация музыки по структуре существующего MIDI-файла
  • создание композиции по заданному шаблону аккордов и темпа

Ограничения

Модель предназначена для генерации музыкального содержимого в формате MusicLang/MIDI, а не для непосредственного вывода аудиозаписи. Для инференса предусмотрен пакет musiclang-predict.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MusicLang Predict model

MusicLang logo

MusicLang Predict is a model for creating original midi soundtracks with generative AI model.

It can be used for different use cases :

  • Predict a new song from scratch (a fixed number of bars)
  • Continue a song from a prompt
  • Predict a new song from a template (see examples below)
  • Continue a song from a prompt and a template

To solve template generation use cases, we provide an interface to create a template from an existing midi file.

To make the prediction we have an inference package available here : MusicLang Predict which is based on the musiclang language : MusicLang.

Installation

Install the musiclang-predict package with pip :

pip install musiclang-predict

How to use ?

  1. Create a new 2 bars song from scratch :
from musiclang_predict import predict, MusicLangTokenizer
from transformers import GPT2LMHeadModel

# Load model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('musiclang/musiclang-4k')
tokenizer = MusicLangTokenizer('musiclang/musiclang-4k')
soundtrack = predict(model, tokenizer, chord_duration=4, nb_chords=2)
soundtrack.to_midi('song.mid', tempo=120, time_signature=(4, 4))
  1. Or use an existing midi song as a song structure template :
from musiclang_predict import midi_file_to_template, predict_with_template, MusicLangTokenizer
from transformers import GPT2LMHeadModel

# Load model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('musiclang/musiclang-4k')
tokenizer = MusicLangTokenizer('musiclang/musiclang-4k')

template = midi_file_to_template('my_song.mid')
soundtrack = predict_with_template(template, model, tokenizer)
soundtrack.to_midi('song.mid', tempo=template['tempo'], time_signature=template['time_signature'])

See : MusicLang templates For a full description of our template format. It's only a dictionary containing information for each chord of the song and some metadata like tempo. You can even create your own without using a base midi file !

  1. Or even use a prompt and a template to create a song
from musiclang_predict import midi_file_to_template, predict_with_template, MusicLangTokenizer
from transformers import GPT2LMHeadModel
from musiclang import Score

# Load model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('musiclang/musiclang-4k')
tokenizer = MusicLangTokenizer('musiclang/musiclang-4k')
template = midi_file_to_template('my_song.mid')
# Take the first chord of the template as a prompt
prompt = Score.from_midi('my_prompt.mid', chord_range=(0, 4))
soundtrack = predict_with_template(template, model, tokenizer, 
                                   prompt=prompt,  # Prompt the model with a musiclang score
                                   prompt_included_in_template=True  # To say the prompt score is included in the template
                                   )
soundtrack.to_midi('song.mid', tempo=template['tempo'], time_signature=template['time_signature'])

Contact us

If you want to help shape the future of open source music generation, please contact us

License

The MusicLang predict package (this package) and its associated models is licensed under the GPL-3.0 License. The MusicLang base language (musiclang package) is licensed under the BSD 3-Clause License.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
cd133b3

0 моделей