それではここで曲をお聴きください！ ついに6/30にリリースされました！ MVも楽しいので是非見てください！ Next☆Rico @Stand_Up_Next - TickTack #ネクストリコ# #アイ情# #fmいずみ#

現在claps!のイベントで参戦中の… 『公式広告モデルオーディション📕✨』 有難いことに現在…＼㊗️V10達成🎉／ 毎度激戦で、たくさん思い出あるなぁ🥺 いつも支えてくれてありがとうo(TωT)o 《V11》目指して残り4日頑張るよぅ‼️

JR東海 TAVISIT ＆ 木曽観光連盟 ＆ GENIC 旅情をキリトル列車旅 Vol.1 中津川市&南木曽町 編 俳優"朝日奈まお"と写真家"6151"が、木曽の8エリア「中津川市、南木曽町、大桑村、上松町、木曽町、王滝村、木祖村、塩尻市」を巡る夏旅を、4回の集中連載でお届け。 在来線の旅

歌声とBGMをまとめて曲ごと生成できるAIモデル「WanSong v1.0」の技術レポートが公開された(https://arxiv[.]org/html/2607.14749v1)。 これまでの曲生成AIは、AR(自己回帰、文章を単語ごとに予測して繋げる方式で音を生成)か、ARと拡散モデル(ノイズから徐々に音を復元する生成方式)を組み合わせた多段階パイプラインが主流だった。WanSongはこの構成をやめ、拡散モデルだけで最大5分の高音質な楽曲を一発生成する、約250億パラメータ(25B)のモデル。しかもボーカルとBGM(伴奏)を別々の音声トラックとして同時に出力する。 このdual-stem(2軌道)構成には理由がある。ボーカルとBGMを1つのトークンにまとめて学習すると、モデルがボーカルに引っ張られてBGMの表現が弱くなる。さらに生成の忠実度を調整するCFG(Classifier-Free Guidance)を強めるとボーカルは正確になるがBGMが崩れ、弱めるとその逆が起きるというジレンマもあった。WanSongはボーカルとBGMを完全に別トークンとして学習し、この干渉自体をなくしている。副産物として生成直後から両者が別トラックのまま得られるため、後工程のミックスや編集もしやすい。 600万時間超の多言語楽曲データで学習し、中国語・英語・日本語・韓国語4言語・200曲のベンチマークでは発音誤り率(PER)が7.43%と、Suno V5の22.80%、Mureka V7.6の12.7%を大きく下回った。独自の音楽性評価でも5.49点でSuno V5の4.18点を上回っている。