Meta 已经公布了一个创新的、由人工智能驱动的音乐生成器，名为 ，它可以将一个文本描述转化为12秒的音频样本。与 不同的是， 决定将这个强大的工具开源，扩大其对开发者和艺术家的可及性。MusicGen Google Meta
MusicGen 的演示可以在这里找到。通过提供文字描述（例如，"一首80年代的流行歌曲，背景是沉重的鼓声和合成器垫"），用户可以在短短几秒钟内生成一个音频片段。生成器也是可适应的，允许从现有的歌曲中获取参考音频来指导生成的音乐。在这种情况下，MusicGen 将试图遵守描述和参考旋律。
据Meta ，该人工智能生成工具是在长达2万小时的音乐上训练出来的，其中包括1万首高质量的授权音乐曲目和39万首来自ShutterStock 和Pond5 ，这两个著名的股票媒体库的纯乐器曲目。虽然该公司没有分享用于训练的代码，但它已经发布了预训练的模型，可以在合适的硬件上执行，主要是具有16GB内存的GPU。
生成音乐技术无疑在不断进步，其他项目如Riffusion 、Dance Diffusion 和OpenAI'sJukebox 。然而，重大的道德和法律问题仍未得到解决。这种人工智能工具通常从现有的音乐作品中学习，产生类似的效果。这个过程在艺术家和生成性人工智能应用的用户中引起了不适。
利用生成性人工智能模仿真实音乐的自制曲目越来越多地在网上流传，促使音乐标签将这些作品标记为潜在的版权侵权行为。尽管它们取得了普遍的成功，但深度伪造音乐的合法性及其对艺术家和唱片公司版权的潜在侵犯仍然不清楚。
一些正在进行的诉讼可能很快就会为人工智能生成的音乐的使用提供指导。这些案件可能会影响到音乐生成的人工智能工具，如MusicGen ，并解决艺术家的权利问题，因为他们的作品被用于训练人工智能系统而没有得到他们的同意或知情。
Meta 凤凰卫视声称，它没有对 的使用施加任何限制，并合法地涵盖了它用于训练的所有音乐。这包括与权利人的法律协议以及与 。随着人工智能生成的音乐的潜力继续展开，像MusicGen ShutterstockAppMaster这样的 平台可能会探索整合这种创新技术的机会，进一步革新软件开发领域。no-code
