Suno发布其首个与唱片业合作打造的AI音乐模型

# Suno在唱片行业支持下推出首个AI音乐模型 来源：https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/991977/suno-releases-its-first-ai-music-model-made-with-record-industry-help Suno的全新v6 AI音乐模型（https://suno.com/blog/introducing-v6）是其首个在唱片行业支持下开发的模型。Suno的Jack Brody向*The Verge*透露，v6“采用了全新数据集从头开始训练，且未包含此前模型训练所用的相同数据”。该数据包括华纳音乐集团（https://www.theverge.com/news/829189/warner-music-group-suno-ai-licensing-deal）、BMG（https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/978232/suno-has-struck-a-global-alliance-with-the-music-company-bmg）和Believe（https://suno.com/blog/believe-partnership）授权的内容，以及“用户数据（https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/906896/sunos-copyright-ai-music-covers）”。目前尚不清楚这是否意味着v6的训练数据完全不含存疑内容（https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/966072/suno-ai-music-training-scraping-youtube-hack）。 v6的重要变革在于实际包含三种不同模型：v6、v6-wild和v6-mini。Mini模型对所有用户免费开放，专注于快速、低资源的创作。其输出结果更简单，且常带有更多暴露AI生成痕迹的瑕疵。v6-wild则旨在呈现更多不可预测性。Brody表示该模型专为“意外惊喜与自然不完美感”设计。不过在我有限的测试中，wild版本与标准v6的区别并不明显。 这三个模型在流派理解能力上均有显著提升。我曾用旧模型测试过若干要求生成“超流行”或“德国摇滚”歌曲的提示词，结果均偏差极大。而v6则能精准把握各类流派的核心特征。 但它仍无法真正实现所谓的“自然不完美”。与v5版本（https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/786349/suno-ai-music-generator-v5-review）类似，我多次尝试获取跑调、音准偏移或略带不和谐音的效果均告失败。无论怎样引导Suno v6，其输出始终保持着完美的和声与节奏。即使明确要求“单调人声”且“无鼓点编排”，它也会完全无视（如下所示）。反复强调“无调性钢琴随性演奏，不受调式与节奏约束”且“完全与歌曲其余部分脱调”的需求，最终产出的结果仍与要求相去甚远。 该模型仍保留着AI音乐特有的非自然缺陷，人声部分尤为明显——相比v5会产生更多AI模型常见的粗糙断层现象。 v6还进行了底层架构升级，这从根本上改变了用户交互方式。现在用户可通过聊天界面使用自然语言编辑歌曲片段，修改吉他旋律或单句歌词等独立元素无需重新生成整段音轨。v6还能从您的Suno素材库中融合多个元素，将不同输出组合成全新创作。 提示输入不再局限于文本描述。v6现在支持根据图像、视频或其他音频创建音轨。 v6版本今日起逐步推出，该公司表示将最终停用此前的模型。 **追踪话题与作者**，即可在个性化主页动态中获取更多相关内容，并接收邮件更新。 - Terrence O'Brien