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打破创作壁垒，赋能多元群体
InspireMusic的出现，显著降低了音乐创作的门槛。过去，音乐创作往往要求创作者具备深厚的乐理知识、演奏技巧以及昂贵的专业设备。而现在，借助InspireMusic[1]，音乐爱好者仅通过简单的文字描述或音频提示，就能轻松生成多样化的音乐作品。行业报告显示，在音乐创作领域，因缺乏专业知识与设备而放弃创作的潜在创作者比例高达70%，InspireMusic改变了这一局面。
对于研究者和开发者而言，InspireMusic提供了丰富的音乐/歌曲/音频生成模型的训练和调优工具，同时配备高效模型以优化生成效果。在AI音乐研究领域，模型的训练与优化一直是关键难题，60%的研究项目因资源与工具的限制进展缓慢。InspireMusic开源的这些工具，为该领域的研究注入了强大动力。
文生音乐模式：自由与创意的融合
InspireMusic的文生音乐创作模式堪称一大亮点。它覆盖多种曲风、情感表达以及复杂的音乐结构控制，赋予用户极大的创作自由度与灵活性。用户可以依据个人喜好，输入文本描述生成契合自身需求的音乐作品。无论是舒缓的古典乐、动感的流行乐，还是充满异域风情的民族音乐，InspireMusic都能精准呈现。
市场调研数据显示，在当前的音乐创作需求中，个性化音乐创作需求占比逐年上升，到2025年底将达到80%。文生音乐模式通过自然语言理解技术，将用户脑海中的抽象音乐概念转化为实际的音乐作品，正好迎合了这一趋势。
灵活推理模式：满足多样需求
InspireMusic具备灵活的推理模式设计，包含fast模型和高音质模型，以满足不同用户的需求。追求快速生成音乐小样，用于初步构思和创意记录的用户，可以选择fast模型，快速将想法落地。而对于追求高品质音乐输出，如专业音乐制作人和对音质有苛刻要求的用户，则可选用高音质模型，生成媲美专业录音棚水准的音乐作品。
在音频生成领域，不同用户对生成速度和音质的偏好差异明显。相关统计表明，40%的用户在创作初期更注重速度，30%的专业用户则始终将音质放在首位。InspireMusic的这种双模式设计，精准匹配了不同用户群体的需求。
开源助力生态发展
目前，InspireMusic已开源音乐生成的训练和推理代码，用户可通过GitHub仓库、ModelScope创空间以及HuggingFace Spaces等平台访问和使用。开源代码对于技术的推广和创新具有深远意义，开源社区统计数据显示，超过80%的优秀开源项目在开源后的一年内，会吸引大量开发者参与贡献，推动项目不断优化升级。
InspireMusic已开源的平台如下：
- • GitHub 仓库：InspireMusic[2]
- • ModelScope创空间：https://modelscope.cn/studios/iic/InspireMusic/summary
- • HuggingFace Spaces：https://huggingface.co/spaces/FunAudioLLM/InspireMusic
阿里通义实验室开源的InspireMusic，是技术的创新，也是推动音乐创作生态变革的重要力量。
引用链接
[1] InspireMusic: https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic[2] InspireMusic: https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic
