Perceiver-Music-Transformer

用 Perceiver 架构高效生成超长音乐,突破 Transformer 长度限制

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 9 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 104
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

Perceiver-Music-Transformer 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队asigalov61
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型artificial-intelligence,google,large-scale-machine-learning,midi,multi-instrumental,music-ai,music-composition,music-generation,music-generation-deep-learning,music-transformer,perceiver-ar,piano-transformer,sota,text-to-music
GitHub 星标★ 104
上线时间2022-10-04 00:00:00
代码更新2023-05-09
仓库体积991.4 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Perceiver-Music-Transformer 是 Google Perceiver-AR 架构在音乐生成领域的开源实现,旨在解决长序列音乐建模中计算成本过高的问题。传统 Transformer 对音乐序列(如 MIDI)的注意力复杂度随长度平方增长,难以处理数万 token 的完整乐曲。该项目将 Perceiver 的交叉注意力机制引入音乐生成,通过潜在数组压缩输入序列,使模型能高效处理超长上下文,同时保持生成质量。核心能力包括:基于 Perceiver-AR 的自回归音乐生成、支持可变长度输入、预训练模型权重(SOTA 效果)、以及清晰的训练和推理脚本。项目代码基于 PyTorch,提供数据预处理、模型定义、训练循环和采样示例,便于研究者复现和扩展。它解决了音乐 AI 领域长程依赖与资源消耗的矛盾,为生成完整结构、多声部乐曲提供了新的技术路径。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 104

核心亮点

  • 采用 Google Perceiver-AR 架构,支持超长音乐序列(数万 token)生成,突破传统 Transformer 长度限制
  • 提供预训练模型权重,开箱即用,生成效果达到 SOTA
  • 代码结构清晰,包含数据预处理、训练、采样完整流程,易于二次开发

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持较少,上手可能需要自行摸索
  • 依赖特定数据集和预处理流程,泛化到其他音乐格式(如音频)需额外工作

适用场景

  • 音乐生成研究:探索长序列音乐的结构化生成,如完整钢琴曲
  • AI 作曲辅助:生成多声部、长篇幅的 MIDI 音乐片段
  • Transformer 架构优化:研究交叉注意力机制在序列建模中的应用

替代项目

Music Transformer、MuseNet、MMM (Multi-track Music Machine)

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