Riffusion 是由 Seth Forsgren 和 Hayk Martiros 设计的神经网络音乐生成工具。它以稳定扩散技术为基础，通过将文本提示转化为频谱图，再经逆傅里叶变换生成音频。用户可输入文本描述，自定义风格、乐器等参数，实时生成多样音乐。其作品常具独特超现实风格，为音乐创作、影视游戏配乐、音乐教育等领域提供了新的思路与方法。

技术原理

以稳定扩散技术为基础，运用先进的神经网络模型 Transformer。通过对大量频谱图数据的学习和分析，建立起文本与音乐频谱图之间的映射关系，再将生成的频谱图通过逆傅里叶变换等技术转化为音频信号，从而实现根据文本提示生成音乐。

功能特点

• 多样化音乐生成：能根据用户输入的文本描述，实时生成各种风格的音乐，如流行、爵士、古典、电子音乐等。

• 个性化定制：允许用户自定义乐器、声音、节奏、调性等参数，使生成的音乐更贴合个人风格和需求。

• 音频编辑功能：提供内置的音频编辑工具，方便用户对生成的音乐进行调整和修改，如更改和弦、旋律、节奏等。

• 社区互动交流：设有社区功能，用户可在其中交流创作经验、分享作品并获取反馈。

应用场景

• 音乐创作领域：为专业音乐制作人和作曲家提供创意灵感和音乐素材，帮助他们快速探索新的音乐创意，节省创作时间和精力；也让音乐爱好者能够轻松创作出高质量的音乐作品，实现自己的音乐创作梦想。

• 影视游戏行业：可以根据电影、游戏的情节和氛围，生成与之匹配的高质量配乐，增强作品的视听体验。

• 音乐教育方面：教师可将其作为教学工具，帮助学生理解不同音乐风格的特点和构成，通过实践操作提高学生的音乐素养和创作能力。