什么是DiffRhythm？
DiffRhythm是由西北工业大学与香港中文大学（深圳）联合开发的端到端音乐生成工具。该工具基于隐扩散模型（LDM）技术，能快速生成包含人声与伴奏的完整歌曲。用户仅需提供歌词和风格提示，DiffRhythm便可在10秒内生成长达4分45秒的高品质音乐作品。它突破了传统音乐生成模型流程复杂、耗时冗长且仅能生成短片段的技术局限，支持多语言输入，确保生成作品兼具音乐表现力与歌词可懂度。
核心功能特点
极速全曲生成：
约10秒即可生成带人声伴奏的完整歌曲，较传统工具显著提升效率
歌词驱动创作：
仅需输入歌词与风格提示，即可自动生成匹配旋律与伴奏，多语言输入满足多样化需求
高品质音乐输出：
生成作品在旋律流畅性、歌词清晰度及整体音乐性方面表现优异，适用于影视配乐、短视频BGM等场景
灵活风格定制：
通过"流行"、"古典"、"摇滚"等简单提示词即可调整音乐风格，适应不同创作需求
开源可扩展：
提供完整训练代码与预训练模型，支持用户进行个性化定制与功能扩展
创新歌词对齐技术：
采用句子级歌词对齐机制，确保人声与旋律精准匹配，提升歌词可懂度与听感体验
文本条件&多模态理解：
支持通过歌词、风格提示等文本输入指导音乐生成，融合图像/文本/音频等多模态信息精准捕捉复杂风格需求
正向加噪：将原始音乐片段逐步转化为白噪声
逆向降噪：通过预训练神经网络从噪声中重建音乐，在保持音乐连贯性与结构性的同时输出高品质成果
变分自编码器音频处理：
采用变分自编码器（VAE）对音频数据进行编解码，将音频信号压缩为潜特征后经由扩散模型处理，最终解码还原为音乐
项目资源
官方网站：https://aslp-lab.github.io/DiffRhythm.github.io/
GitHub仓库：https://github.com/ASLP-lab/DiffRhythm
Hugging Face模型库：https://huggingface.co/ASLP-lab/DiffRhythm-base
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.01183
应用场景
音乐创作辅助：
为创作者提供初始音乐框架，输入歌词与风格提示即可秒级生成带人声伴奏的完整歌曲
影视游戏配乐：
为影视制作、游戏开发及短视频创作快速生成情绪契合的背景音乐
教育科研：
在音乐教育领域生成教学范例，帮助学生理解不同音乐风格与结构
独立音乐人创作：
无需复杂制作设备与专业知识即可生成高品质音乐，多语言歌词支持适配不同文化背景创作者
DiffRhythm作为革新性AI音乐生成工具，突破了人工智能辅助音乐创作的边界。无论您是音乐人、内容创作者还是研究者，它都能提供高效、灵活且高品质的解决方案，轻松生成富有表现力的完整音乐作品。
