江苏卫视赢在中国

江苏卫视赢在中国的背景和意义

江苏卫视赢在中国节目是江苏卫视推出的一档大型综艺节目，自2015年开播以来，就吸引了大批观众的关注。这个节目的背景是江苏卫视想要扩大自己的影响力，打造出一档既有娱乐性又有知识性的综艺节目，从而吸引更多的观众关注。而江苏卫视赢在中国节目的意义则是提高了江苏卫视的知名度，并在广大观众中树立了江苏卫视的品牌形象。同时，这个节目也为观众提供了一个了解中国各地文化和地方特色的平台。

江苏卫视赢在中国的特点

江苏卫视赢在中国节目的特点是将游戏、知识、文化等因素融合在一起，展现了不同地区的文化特色和历史背景。通过在不同城市的赛制设计，让参赛者和观众了解当地文化、美食、习俗等方面。同时，这个节目还有严谨的规则，同时采用独特的设备和场馆，增加了观看的趣味性和可玩性。江苏卫视赢在中国节目的另一个特点是弘扬正能量，通过参赛者之间的竞争和协作，表现出中国人的团结和友爱精神。

江苏卫视赢在中国的成功经验

江苏卫视赢在中国节目的成功经验主要有以下几点：第一，节目制作精良，对场地、设备、人员等方面要求高并且严格把控，加强了节目的可观赏性和可娱乐性；第二，选手的选拔不仅仅考虑了知识水平，还考虑了选手个人性格特点，增加了观众的代入感；第三，节目赛制设计紧凑有趣，使得观众在观看过程中不会感到无聊；第四，节目的宣传力度大，并且采用了社交媒体的营销手段，提高了观众的知晓度和关注度。

江苏卫视赢在中国的影响和价值

江苏卫视赢在中国节目的影响和价值主要有以下几点：第一，增加了江苏卫视的知名度，提高了江苏卫视的品牌形象和影响力；第二，为观众提供了一个了解中国各地文化和地方特色的平台，增强了观众的民族自豪感和文化认同感；第三，通过传播正能量，表现出中国人的团结和友爱精神，引导观众树立正确的价值观和人生观。

总结

江苏卫视赢在中国节目的成功，得益于精良的制作团队和紧密的合作关系，同时也得益于节目本身的特点和优势。这个节目不仅给观众带来了快乐和乐趣，更重要的是传递了正能量，弘扬了中华文化。相信未来江苏卫视赢在中国节目还会继续创新和发展，为观众带来更多的惊喜和感动。

江苏卫视赢在中国特色

1、各种不同的场景，玩家可以随意挑战，不同的场景会有不同的挑战内容;

2、丰富的动态静态壁纸海量资源任你挑选，开发团队精心开发。

3、赚零花钱就是这么简单，边玩游戏边赚零花钱，3毛能提款！

4、可随时随地进行班级圈分享、互动，学习情况都可以了如指掌。

5、解锁品种丰富，每只鸡都能带来有益的效果，基本目标会逐步实现。

江苏卫视赢在中国亮点

1、题库测验：配套测试习题，多样化题型，学后及时巩固法语知识。

2、全国各地版本课本同步，紧跟教育部学校教材，年年更新；

3、平台对旅游景点进行介绍，在平台里能够清楚的进行查看;

4、收集的钞票越多，获得的积分就越多，解锁更多不同的关卡来挑战；

5、签证照制作手机拍摄签证照片，扣图美颜换背景，免跑照相馆

gezhongbutongdechangjing，wanjiakeyisuiyitiaozhan，butongdechangjinghuiyoubutongdetiaozhanneirong;fengfudedongtaijingtaibizhihailiangziyuanrennitiaoxuan，kaifatuanduijingxinkaifa。zhuanlinghuaqianjiushizhemejiandan，bianwanyouxibianzhuanlinghuaqian，3maonengtikuan！kesuishisuidijinxingbanjiquanfenxiang、hudong，xuexiqingkuangdoukeyileruzhizhang。jiesuopinzhongfengfu，meizhijidounengdailaiyouyidexiaoguo，jibenmubiaohuizhubushixian。文(wen)字(zi)生(sheng)成(cheng)音(yin)樂(le)！Meta剛(gang)刚發(fa)布(bu)了(le)“音乐界(jie)的(de)ChatGPT”，還(hai)是(shi)“開(kai)源(yuan)的”！

從(cong)AI孫(sun)燕(yan)姿(zi)到(dao)MusicGen，从演(yan)唱(chang)到創(chuang)作(zuo)，AI已(yi)經(jing)全(quan)面(mian)入(ru)侵(qin)音乐領(ling)域(yu)。

近(jin)日(ri)，Meta在(zai)Github上(shang)开源了AI模(mo)型(xing)MusicGen，引(yin)发外(wai)界關(guan)註(zhu)。

顧(gu)名(ming)思(si)義(yi)，MusicGen是有(you)壹(yi)個(ge)音乐生成AI模型，可(ke)以(yi)根(gen)據(ju)文本(ben)和(he)旋(xuan)律(lv)提(ti)示(shi)创作音乐。

該(gai)模型基(ji)於(yu)谷(gu)歌(ge)2017年(nian)推(tui)出(chu)的Transformer模型，並(bing)采(cai)用(yong)Meta的EnCodec編(bian)譯(yi)器(qi)將(jiang)音頻(pin)數(shu)据分(fen)解(jie)為(wei)小(xiao)單(dan)元(yuan)處(chu)理(li)。

上周(zhou)晚(wan)些(xie)時(shi)候(hou)，Meta人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)研(yan)究(jiu)工程(cheng)師(shi)Felix Kreuk在Twitter上展(zhan)示了MusicGen的功(gong)能。

在視(shi)频演示中(zhong)，MusicGen分別(bie)将兩(liang)个古(gu)典(dian)音乐片(pian)段(duan)改(gai)编成80年代(dai)的流(liu)行(xing)音乐和現(xian)代嘻(xi)哈(ha)音乐，它(ta)还根据提示加(jia)入了乐器、電(dian)子(zi)音等(deng)元素(su)。

根据Meta的介(jie)紹(shao)，MusicGen接(jie)受(shou)了20000小时的音乐訓(xun)練(lian)，相(xiang)當(dang)于人不(bu)吃(chi)不喝(he)不睡(shui)覺(jiao)训练833天(tian)。

该模型还使(shi)用了來(lai)自(zi)媒(mei)體(ti)內(nei)容(rong)服(fu)務(wu)商(shang)ShutterStock和Pond5 10000首(shou)“高(gao)質(zhi)量(liang)”授(shou)權(quan)音乐和390000首純(chun)音乐。

那(na)麽(me)，练習(xi)时長(chang)两年半(ban)的MusicGen，夠(gou)格(ge)出道(dao)嗎(ma)？

Meta自己(ji)将MusicGen與(yu)市(shi)面上已有的音乐创作軟(ruan)件(jian)MusicLM（谷歌旗(qi)下(xia)）、Riffusion以及(ji)Mousai進(jin)行了比(bi)較(jiao)。

對(dui)此(ci)，華(hua)爾(er)街(jie)見(jian)聞(wen)挑(tiao)選(xuan)了其(qi)中三(san)个例(li)子：

提示1. 创作一首流行舞(wu)曲(qu)，要(yao)求(qiu)旋律朗(lang)朗上口(kou)，加入熱(re)帶(dai)打(da)擊(ji)乐因(yin)素，節(jie)奏(zou)歡(huan)快(kuai)，適(shi)合(he)沙(sha)灘(tan)場(chang)景(jing)。

MusicGen

MusicLM

Riffusion

Mousai

提示2. 编一首氣(qi)勢(shi)宏(hong)偉(wei)的管(guan)線(xian)交(jiao)響(xiang)乐曲，加入雷(lei)鳴(ming)般(ban)的打击乐器、有史(shi)詩(shi)感(gan)的銅(tong)管乐和高昂(ang)的弦(xian)乐，创造(zao)一个适合英(ying)雄(xiong)戰(zhan)鬥(dou)的电影(ying)背(bei)景音乐。

MusicGen

MusicLM

Riffusion

Mousai

提示3. 创作一首经典雷鬼(gui)音乐，加入电吉(ji)他(ta)獨(du)奏。

MusicGen

MusicLM

Riffusion

Mousai

不難(nan)聽(ting)出，MusicGen的表(biao)现似(si)乎(hu)更(geng)加驚(jing)艷(yan)。

据Meta稱(cheng)，無(wu)論(lun)在与文本的匹(pi)配(pei)度(du)上，还是在作曲的可信(xin)度上，MusicGen在四(si)者(zhe)之(zhi)間(jian)的表现都(dou)更勝(sheng)一籌(chou)。

为了驗(yan)證(zheng)MusicGen是不是真(zhen)有那么好(hao)，科(ke)技(ji)媒体Techcrunch記(ji)者Kyle Wiggers親(qin)身(shen)試(shi)用了MusicGen和MusicLM，对比两位(wei)AI音乐家(jia)的作品(pin)。

先(xian)說(shuo)他的結(jie)论：

我(wo)得(de)说，（MusicGen ）还不至(zhi)于讓(rang)人類(lei)音乐家丟(diu)了工作，但(dan)它创作的音乐相当優(you)美(mei)，至少(shao)对于“環(huan)境(jing)音乐”這(zhe)樣(yang)的基本提示語(yu)来说是这样，而(er)且(qie)在我听来，它与谷歌的AI音乐生成器MusicLM相比，不分伯(bo)仲(zhong)（如(ru)果(guo)不是稍(shao)微(wei)好一點(dian)的話(hua)）。

Wiggers先是拋(pao)出了一个簡(jian)单的提示语：爵(jue)士(shi)、电梯(ti)音乐。

MusicGen和MusicLM拿(na)出了以下作品：

MusicGen

MusicLM

然(ran)後(hou)，Wiggers增(zeng)加考(kao)试难度，让AI创作一首低(di)保(bao)真、慢(man)节奏的Electro Chill（一種(zhong)融(rong)合了电子音乐和放(fang)松(song)氛(fen)圍(wei)的音乐風(feng)格）音乐，要求使用自然、真實(shi)的聲(sheng)音。

两大(da)模型作品如下：

MusicGen

MusicLM

对于第(di)二(er)个提示，Wiggers发现，MusicGen在音乐連(lian)貫(guan)性(xing)方(fang)面出人意(yi)料(liao)地(di)胜過(guo)MusicLM，其作品很(hen)容易(yi)在YouTube上的一个音乐全天直(zhi)播(bo)频道Lofi Girl上找(zhao)到来源。

最(zui)后，Wiggers嘗(chang)试让MusicGen和MusicLM创作具(ju)有知(zhi)名作曲家George Gershwin风格的鋼(gang)琴(qin)小曲。

他发现，谷歌在MusicLM的公(gong)开版(ban)本中嵌(qian)入了一个过濾(lv)器，阻(zu)止(zhi)用戶(hu)提示特(te)定(ding)藝(yi)術(shu)家，以保護(hu)作者版权。

相比之下，MusicGen就(jiu)沒(mei)有这样的过滤器，最終(zhong)创作出了所(suo)謂(wei)George Gershwin风格的钢琴曲。

但在Wiggers看(kan)来，这首曲子并没有那么好。

值(zhi)得一提的是，目(mu)前(qian)市面上存(cun)在許(xu)多(duo)文本、语音、圖(tu)片甚(shen)至是视频生成模型，但优质的音乐生成模型少之又(you)少。

根据在线科學(xue)預(yu)印(yin)本存儲(chu)庫(ku)arXiv中找到的研究文件，音乐生成的主(zhu)要挑战之一是需(xu)要運(yun)行全频譜(pu)，这需要更密(mi)集(ji)的采样，更不用说復(fu)刻(ke)音乐的复雜(za)结構(gou)和乐器的配合了。

MusicGen能否(fou)成为一款(kuan)优秀(xiu)的音乐生成模型，还有待(dai)更多用户的验证。

用户可以通(tong)过Hugging Face的API体验MusicGen，但生成音乐可能需要一些时间，具体取(qu)決(jue)于同(tong)时在线的用户数量。

目前，Meta尚(shang)未(wei)提供(gong)用于训练模型的代碼(ma)，但提供了预训练模型。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

責(ze)任(ren)编輯(ji)：