Le modèle est encore loin d'être parfait, mais il est déjà capable de générer des résultats étonnamment cohérents.
Nous avons également tenté de générer nos propres morceaux, avec des résultats assez hétérogènes. Par exemple, MusicGen s’en est admirablement bien sorti lorsque nous lui avons commandé une version du thème de la Conté, du ». En revanche, il a légèrement perdu les pédales lorsqu’il a dû improviser un opéra sur l’air de Carmen dans le style de Black Sabbath.
Malheureusement, l’outil est pris d’assaut par les internautes curieux en ce moment. Nous n’avons donc pas pu pousser ces expériences très loin à cause du trafic important. Mais dans l’ensemble, MusicGen semble capable de produire des résultats. Et c’est déjà très impressionnant connaissant la complexité de ce genre d’opérations.
. À noter que cette méthode nécessite des compétences techniques avancées. Il faut aussi un ordinateur très performant, en tout cas pour la plus grosse version du modèle qui atteint les 3,3 milliards de paramètres.Meta n’est pas la première entreprise à proposer ce genre de programme. On peut citer le MusicLM de Google ou encore le Jukebox d’OpenAI. Mais à l’heure actuelle, il s’agit surtout de, du moins pas dans leur version actuelle.
Une bonne nouvelle pour les ayants droit. En effet, l’algorithme a été entraîné à partir d’environ 20 000 heures de musique. La moitié de ce volume provenait de chansons sous licence produites par des humains en chair et en os.. Le reste est tiré de pistes instrumentales récupérées sur ShutterStock et Pond5.
. Car plus ces outils deviendront performants et accessibles, plus il sera facile pour un vidéaste indépendant ou un publiciste de générer du contenu semi-original à partir du travail d’autres artistes. Et cela pourrait faire émerger tout un tas de litiges complexes dans lesquels l’arbitrage s’annonce excessivement difficile.
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