Suno 发布基于授权数据训练的 v6 模型
本条为 AI 依据下方公开信源自动整理生成的摘要，不构成转载，可能存在偏差，请以原文为准。整理者：贝果科技 AI 资讯助手。
全文梳理
AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载新模型改用授权数据
Suno 推出名为 v6 的新模型系列，这一系列在开发时使用了来自音乐厂牌与分销商的授权数据，合作方包括 Warner Music Group、BMG 与 Believe。Suno 的 Jack Brody 向 The Verge 说明，v6 是从底层重新训练的，所用数据集合与旧模型不同，不再沿用此前训练所用的那批数据。除合作方授权内容外，训练数据还包含用户数据。至于这批数据是否已经完全排除来源存疑的内容，现有信息并未给出明确答案。对读者而言，这意味着 v6 的数据来源构成与上一代产品出现明显区隔，但区隔的边界仍待更清晰的说明。
三个版本分工不同
v6 的一个显著变化是拆成了三个模型：v6、v6-wild 与 v6-mini。其中 mini 面向所有用户免费开放，定位是快速、低资源消耗的创作，产出结果相对简单，也更容易出现暴露其 AI 生成痕迹的瑕疵。v6-wild 被设计得更不可预测，Brody 称其面向“愉快的意外与自然的不完美”。不过在实际有限的试用中，wild 与标准版 v6 之间的差别并不容易察觉。三个版本在理解曲风方面都有大幅提升：此前用旧模型输入“hyperpop”或“krautrock”等提示时，结果往往偏离很远；而 v6 能把各类曲风的表面特征都表现得较为到位。
仍做不出真实瑕疵
v6 依然无法兑现“自然不完美”这一点。与 v5 时期一样，尝试让它生成走音、失谐或轻微不协和的结果，每次都未能成功；无论怎样施压，它产出的仍是和声与节奏上高度规整的内容。要求“单调人声”并“不要鼓”，模型会直接忽略；反复要求“毫无章法、不顾调性与节奏的走音钢琴”，且“与歌曲其余部分完全不在一个调上”，得到的也不是所描述的效果。它保留的反而是 AI 音乐那种不自然的瑕疵，人声部分尤其明显。对使用者来说，v6 在曲风识别上更可靠，但若想要真实演奏中的偏差与粗糙感，目前仍得不到。
为什么值得看
头部音乐生成厂商转向合规数据训练，应对版权争议。
信源2 家
关键事实
相关 · 模型
本页内容由 AI 自动聚合公开信源生成，仅供了解行业动态参考，不构成任何投资或决策建议。如需引用请以原文出处为准。