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抽象制作音乐作品提出了一系列独特的挑战，与视觉艺术形式遇到的挑战不同。音乐的时间性质需要熟练处理时间动态的模型。此外，组成通常包含多个曲目，每个曲目以其自己的时间复杂性为特征，要求对其相互依存的进化进行复杂的方法。与静态视觉图像不同，音符是测序的，通常组织成和弦或旋律，对专业时间顺序结构施加了要求。本文广泛地研究了Genai在连续生成对抗网络（GAN）领域的进化旅程，专门针对音乐构图量身定制。我们介绍了一套新颖的模型，精心制作，以解决音乐一代的细微差别，探索它们在生产复杂的多轨构图方面的功效。我们的调查集中在对这些模型的进化轨迹的全面分析中，审查了它们自主在各种轨道上产生凝聚力序列的能力。通过严格的经验评估，我们证实了模型产生令人信服的音乐节目的能力，而不是人类干预。此外，我们深入研究了复杂的技术讨论，阐明了推动发电过程的潜在机制，包括神经体系结构和训练方法的复杂相互作用。除了经验验证外，我们还进行了详细的用户研究，从而获得了对生成组成的主观感知的见解。此外，我们深入研究了音乐发电中人类合作的领域，通过无缝提供和谐的伴奏来揭示Genai对人类作品的补充潜力，从而弥合了艺术创造力和计算进步之间的差距。关键字：生成人工智能，音乐构图，进化，神经网络体系结构，长期依赖建模，跨学科协作，道德考虑，模型评估，音乐连贯性，表现力，表现力，创造性景观，文化丰富，技术丰富，技术进步，技术进步，轨道之间的互动，未来> 1。引言近年来，人工智能领域（AI）在产生各种形式的内容，利用技术（例如生成对抗性网络（GAN））方面取得了重大进步。尽管这些进步是值得注意的，但音乐作品带来了必要专业方法的独特挑战。与静态视觉艺术形式不同，音乐随着时间的流逝而展开，需要模型
探索音乐作品中Genai的演变
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