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以下是一些比较受欢迎的 AI 音乐生成相关的 GitHub 项目：
Audiocraft (Meta)
https://github.com/facebookresearch/audiocraft
– Meta（原Facebook）开源的音频生成模型 – 包含 MusicGen 音乐生成模型 – 可以通过文本生成音乐和声音 – 效果较好，但需要较强的硬件配置
OpenAI Jukebox
https://github.com/openai/jukebox
– OpenAI 开源的音乐生成项目 – 可以生成具有歌词的完整歌曲 – 支持多种音乐风格
Muzic
https://github.com/microsoft/muzic
– 微软研究院的音乐理解和生成项目 – 包含多个音乐 AI 模型 – 支持音乐生成、转写和理解
Magenta
https://github.com/magenta/magenta
– Google 的音乐和艺术生成项目 – 提供多种音乐生成模型 – 包含 MIDI 生成和处理工具 – 有较好的文档和示例
Riffusion
https://github.com/riffusion/riffusion
– 基于 Stable Diffusion 的实时音乐生成模型 – 可以通过文本提示生成音乐 – 界面友好，易于使用
AudioLDM
https://github.com/haoheliu/AudioLDM
– 文本到音频的生成模型 – 可以生成高质量的环境音效和音乐 – 支持多种音频生成任务
BARTez
https://github.com/microsoft/muzic/tree/main/bartez
– 专注于背景音乐生成 – 可以根据场景生成合适的背景音乐 – 支持多种音乐风格
选择建议：
初学者建议：
Riffusion 较为友好，界面简单
Magenta 文档完善，有很多教程
专业用途：
Audiocraft 效果好，但需要较好硬件
AudioLDM 适合专业音频制作
研究用途：
OpenAI Jukebox 提供完整研究框架
Muzic 包含多个研究方向
实际应用：
BARTez 适合生成背景音乐
Magenta 有很多实用工具
注意事项： – 大多数项目需要 GPU 支持 – 注意查看许可证和使用限制 – 建议先查看演示效果再决定使用哪个 – 考虑项目的维护频率和社区活跃度
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当然可以！以下是一些在GitHub上备受推荐的AI背景音乐相关项目，这些项目利用人工智能技术生成、处理或增强音乐：
Magenta by Google
https://github.com/magenta/magenta
简介：Magenta 是由Google开发的一个开源项目，旨在探索机器学习在艺术与音乐创作中的应用。它提供了多种工具和模型，可以生成旋律、和弦、节奏等，适用于创建背景音乐。
特点：
支持多种音乐生成模型，如MusicVAE、Performance RNN等。
提供丰富的教程和示例，便于入门。
与TensorFlow紧密集成，便于扩展和自定义。
Jukebox by OpenAI
https://github.com/openai/jukebox
简介：Jukebox 是OpenAI开发的一个AI音乐生成模型，能够生成高质量的音乐，包括人声和乐器部分。虽然主要面向歌曲生成，但也可以用于创建具备丰富层次的背景音乐。
特点：
能生成多种风格和类型的音乐。
支持长时间音乐片段的生成。
提供预训练模型和生成音乐的示例代码。
AIVA
https://github.com/AIVA-app/aiva-api
简介：AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）是一个使用AI创作音乐的平台，适用于电影、游戏和广告等不同场景的背景音乐生成。尽管核心技术部分是商业化的，但AIVA提供了一些API和集成方案。
特点：
适合多种应用场景的音乐生成。
提供API接口，便于集成到不同项目中。
支持自定义音乐风格和情感。
NeuralComposer
https://github.com/bozx/NeuralComposer
简介：NeuralComposer 是一个基于深度学习的音乐生成工具，能够根据输入的旋律或和弦生成完整的音乐片段。适用于需要快速生成背景音乐的项目。
特点：
支持多种输入方式，如MIDI文件。
使用PyTorch实现，便于二次开发。
提供训练和生成的完整流程。
Rituals-Composer
https://github.com/lz2ai/rituals-composer
简介：Rituals-Composer 是一个使用Transformer模型生成音乐的项目，专注于生成具有连贯性的长时间音乐片段，适合作为背景音乐使用。
特点：
基于Transformer架构，生成质量高。
支持多轨道生成，丰富音乐层次。
提供训练和推理的详细指南。
DeepJazz
https://github.com/jisungk/deepjazz
简介：DeepJazz 是一个使用循环神经网络（RNN）生成爵士乐风格音乐的项目，适用于需要爵士背景音乐的应用场景。
特点：
生成旋律和和弦进程。
使用Keras和TensorFlow实现，易于理解和修改。
提供示例数据和训练脚本。
Amper Music API
https://github.com/ampermusic/amper-api
简介：Amper Music 提供了一个API接口，允许开发者通过编程方式生成背景音乐。虽然主要是商业服务，但其GitHub仓库中有一些示例和集成指南。
特点：
支持多种音乐风格和情感。
提供RESTful API接口，便于集成到应用中。
文档详尽，支持快速上手。
额外资源
Awesome Music Generation
这是一个整理了大量音乐生成相关资源的仓库，涵盖了不同的工具、库和项目，适合进一步探索。
小贴士
选择合适的框架：根据你的编程语言偏好（如Python、JavaScript等）和所需的功能选择合适的项目。
查看许可证：确保所选择的项目许可证适合你的使用场景，尤其是商业用途时。
社区支持：优先选择活跃维护的项目，这样可以获得更好的社区支持和更新。
希望这些推荐能帮助你找到合适的AI背景音乐解决方案！如果你有更具体的需求或问题，欢迎进一步交流。