Lyria 3：深入解析 Google DeepMind 最先進的 AI 音樂模型

透過 Lyria 3，Google DeepMind 推出了一款生成式音樂模型，顯著提升了長程連貫性、和聲連續性以及可操控性。這不僅僅是另一個循環樂句（loop）生成器，而是一個專為現實世界整合而設計的結構化音訊生成系統。

如果您正在構建數位平台、媒體流水線或自適應應用程式，Lyria 3 值得從架構層面進行深入了解。

什麼是 Lyria 3？

Lyria 3 是一款大規模生成式音樂模型，能夠根據自然語言提示（prompts）創作出結構化的樂曲。

與早期生成短片段或環境背景音的 AI 音樂系統不同，Lyria 3 專注於：

關鍵的改進在於時間連貫性。Lyria 3 生成的音樂是邏輯性地演進，而非隨機的統計漂移。

模型行為：為何結構至關重要

音樂本質上具有序列性和層次性。

一首樂曲包含：

早期的生成系統通常在微觀層面的生成表現良好，但在宏觀結構上卻顯得力不從心。

Lyria 3 展示了改進後的長程依賴建模。描述動態弧線的提示會反映在生成的輸出中，這表明模型具有更強的時間調節能力和更好的音樂形式內部表徵。

這種轉變使其能夠整合到大型系統中，而不僅僅是孤立的實驗工具。

存取與整合：Gemini 與 Vertex AI

Lyria 3 主要透過兩種方式存取：

1. 透過 Gemini 進行對話式生成

透過 Gemini，使用者可以透過提示詞互動生成音樂。這適用於快速實驗和迭代。

2. 透過 Vertex AI 進行 API 整合

從技術角度來看，更有意義的存取點是透過 Vertex AI。

這使得以下功能成為可能：

從架構角度來看，這意味著音樂可以根據系統事件、使用者輸入或數據觸發動態生成。

音樂變成了一種由 API 驅動的資產，而非手動創建的文件。

整合模式範例

考慮一個生成個人化影片的內容平台。

後端可以執行以下操作，而不是從固定的音訊庫中選擇：

這減少了對授權的依賴，並實現了無限的變體。

可以實施緩存策略，以避免針對相似提示進行重複生成。

即時與自適應使用場景

雖然必須評估延遲因素，但像 Lyria 3 這樣的生成式音樂系統實現了自適應音訊場景：

在這些場景中，音樂生成可以由應用程式狀態觸發，而非預定義的時間軸。

在架構上，這需要：

成本與可擴展性考量

API 驅動的音樂生成引入了成本變數。

關鍵因素包括：

對於大規模部署，實施提示詞標準化和重用邏輯可減少冗餘生成。

一種常見的策略是生成基礎樂曲，並在適當的時候於客戶端動態疊加額外元素。

治理與風險

生成式媒體模型引發了以下問題：

在將 Lyria 3 整合到生產系統之前，建議定義：

缺乏治理規劃的架構整合會帶來長期風險。

更廣泛的技術轉向

Lyria 3 代表的不僅僅是改進的 AI 音樂生成。

它預示著音訊現在可以被視為「可程式化的基礎設施」。

當音樂生成變得由 API 驅動時：

這改變了系統設計的可能性。

音樂不再僅僅是被創作出來的，它可以作為應用程式邏輯的一部分被生成、調整和整合。

結語

Lyria 3 證明了生成式音訊模型正趨於結構化成熟。

關鍵問題不在於 AI 是否能創作音樂。它確實可以。

更相關的技術問題是如何將生成式音訊整合到可擴展的系統中，而不引入架構的脆弱性。

如果使用得當，Lyria 3 可以實現可程式化、自適應且可擴展的音樂生成。

如果使用不當，它就會變成一個昂貴的新奇玩意。

與任何生成模型一樣，其槓桿作用在於整合設計。

範本讓您可以快速回答常見問題或儲存程式碼片段以便重複使用。

這很有趣，但在即時系統中使用 Lyria 3 有多現實？延遲會讓自適應配樂變得不切實際嗎？

延遲是主要的限制因素。對於低於 100 毫秒的完全即時音訊轉換，純按需生成目前是不現實的。

對基礎設施的複雜性有什麼看法嗎？聽起來像是另一個需要維護的系統。

沒錯。每個生成組件都會增加系統的暴露面，這就是為什麼生成式音訊應該只整合在能產生可衡量影響的地方。

這能取代獨立工作室的傳統遊戲作曲家嗎？

取代？不。增強？絕對可以。然而，旗艦主題曲、情感關鍵時刻以及具有獨特辨識度的作品，仍然極大程度上受益於人類的創作。

如果 Lyria 3 被廣泛採用，你認為我們會看到前端應用程式處理音訊的方式發生轉變嗎？

是的，但不是大多數人預期的那樣。轉變不在於音訊渲染方式的不同，而在於將音訊視為「狀態驅動」而非「文件驅動」。前端系統將越來越多地接收根據應用程式上下文生成或選擇的音訊，而不是選擇靜態的 MP3 文件。這意味著 UI 邏輯和音訊邏輯將變得更加緊密耦合。音樂成為狀態機的一部分，而不僅僅是資料夾中的一個資產。

謝謝

如果公司內部的多個團隊開始獨立生成音樂，你該如何防止提示詞混亂？

你應該像標準化 API 合約一樣標準化提示詞架構。如果每個團隊都編寫隨意的提示詞，你就會失去一致性和成本控制。更好的方法是定義帶有受控變量的結構化提示詞範本。這允許變化的同時保持音調一致，並防止不可預測的輸出。缺乏治理，生成式系統很快就會變得支離破碎。

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