摘要
30 秒看懂
在这段 2024 年的演示中，音乐人使用 Music AI Sandbox 生成和挑选素材、尝试描述性提示，并为循环片段增加层次。
- 1虚拟唱片箱Jean 像从唱片寻找采样一样挑选生成片段。
- 2描述氛围Tranter 和 Blush 使用描述性提示探索声音。
- 3丰富循环片段Rebillet 尝试新的乐器层次并决定保留什么。
要点建议
- 生成素材可以成为采样和选择的起点。
- 描述性提示可以帮助探索想要的氛围。
- 音乐人仍然决定使用哪些生成结果。
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01
采样与实验
Wyclef Jean 试用 Music AI Sandbox：这套工具由 Google DeepMind 和 YouTube 与音乐人合作开发。他尝试融合不同音乐影响，并聆听意想不到的结果。
Wyclef Jean 试用 Music AI Sandbox：这套工具由 Google DeepMind 和 YouTube 与音乐人合作开发。他尝试融合不同音乐影响，并聆听意想不到的结果。
Jean 将这个过程比作嘻哈制作人在唱片中寻找采样。他不再只搜索实体黑胶，而是聆听生成的素材，挑选片段并把它融入歌曲。
02
用提示辅助词曲创作
词曲作者 Justin Tranter 尝试和弦，并谈到即使不精通现代制作软件，也能用自己熟悉的音乐语言表达想法的吸引力。
词曲作者 Justin Tranter 尝试和弦，并谈到即使不精通现代制作软件，也能用自己熟悉的音乐语言表达想法的吸引力。
Tranter 与合作者 Blush 尝试氛围提示，用地点和年代暗示情绪。他们一边听生成结果，一边调整创作方向。
03
为循环片段增加层次
Marc Rebillet 使用生成元素填补循环片段中的空白，尝试打击乐、中提琴和拍手声。他把工具比作提供想法的合作者，自己可以接受、拒绝或调整。
Marc Rebillet 使用生成元素填补循环片段中的空白，尝试打击乐、中提琴和拍手声。他把工具比作提供想法的合作者，自己可以接受、拒绝或调整。
Jean 说，这些工具可以加快把脑中想法变成音轨的过程。视频展示的是参与艺术家的演示；他们的积极体验不代表每位音乐人都一定得到相同结果。
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