文件名称：symbolic-music-diffusion:具有扩散模型的符号音乐生成
文件大小：79KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-26 09:04:26
Python
具有扩散模型的符号音乐生成 补充代码发布。 安装 所有代码都是用Python 3编写的（建议使用 ）。 要安装依赖项： pip install -r requirements.txt 要访问MusicVAE和相关组件，需要代码库的副本。 可以在Magenta公共存储库中找到。 您还需要下载。 对于我们的实验，我们使用。 数据集 我们使用来训练我们的模型。 请按照下载并构建Lakh MIDI数据集。 要使用MusicVAE对Lakh数据集进行编码，请使用scripts/generate_song_data_beam.py ： python scripts/generate_song_data_beam.py \ --checkpoint=/path/to/musicvae-ckpt \ --input=/path/to/lakh_tfrecords \ --output=/
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symbolic-music-diffusion-main
----input_pipeline.py(7KB)
----sample_ncsn.py(17KB)
----utils()
--------plot_utils.py(5KB)
--------data_utils.py(10KB)
--------song_utils.py(15KB)
--------ebm_utils.py(15KB)
--------metrics.py(8KB)
--------losses.py(11KB)
--------train_utils.py(4KB)
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE.md(130B)
--------PULL_REQUEST_TEMPLATE.md(163B)
----config.py(3KB)
----train_ncsn.py(21KB)
----checkpoints()
--------slice-mel-512.pkl(492B)
--------slice-multi-fb512.pkl(1KB)
----models()
--------autoregressive.py(2KB)
--------ncsn.py(6KB)
--------shared.py(3KB)
----configs()
--------ddpm-multi-1seq-512.cfg(345B)
--------ddpm-mel-1seq-512.cfg(343B)
--------mdn-mel-32seq-512.cfg(259B)
--------ddpm-base.cfg(253B)
--------ncsn-mel-1seq-512.cfg(217B)
--------mdn-mel-32seq-512-large.cfg(140B)
--------ddpm-multi-32seq-512.cfg(419B)
--------ddpm-mel-32seq-512.cfg(262B)
--------ddpm-mel-32seq-512-large.cfg(148B)
--------ncsn-multi-1seq-512.cfg(219B)
--------mixture()
--------mdn-base.cfg(156B)
----sample_mdn.py(6KB)
----scripts()
--------decode_dataset_beam.py(3KB)
--------sample_audio.py(7KB)
--------generate_song_data_beam.py(4KB)
--------generate_compressed_transform.py(5KB)
--------transform_encoded_data.py(9KB)
----.pylintrc(14KB)
----requirements.txt(5KB)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----LICENSE(11KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(124B)
----train_mdn.py(12KB)