当前位置：网站首页 >音频编辑 >正文

Lemonaid

AI类型：音频编辑

4 分

访问次数

欢迎程度

关注程度

阅读次数

推荐次数

访问官网

简介

Lemonaid是什么

Lemonaid是一款AI音乐生成工具，专为专业音乐人设计，能自动生成具有旋律、和声和节奏的音乐作品。提供多种风格的音乐生成模式，用户可以根据个人喜好选择音乐类型和节拍，自定义音乐生成过程。Lemonaid的生成效果逼真，音乐质量高，适用于背景音乐、电影配乐、游戏音效等领域。Lemonaid提供Mac和Windows软件下载。

Lemonaid的主要功能

智能化音乐生成：Lemonaid基于人工智能学习大量音乐作品的模式，通过深度学习合成出全新的旋律和和声，缩短了创作时间，拓宽了音乐人创作的可能性。用户友好的界面：Lemonaid的设计注重用户体验，提供直观的界面，让非专业的音乐爱好者也能轻松驾驭，只需通过简单的指令操作，可产生个性化的音乐作品。多样化的音乐风格：Lemonaid适用于传统的音乐风格，可以根据不同的音乐需求，生成包括流行、古典、电子、爵士等多种风格的音乐，满足用户多样化的艺术表达需求。高效的协作功能：Lemonaid提供强大的协作平台，音乐人可以在线协同工作，实时分享和修改音乐创作，提升了创作团队的工作效率。数以百万计的想法：Lemonaid提供了超过5000万个独特的MIDI进程，用于生成新的旋律、和弦和鼓模式，为创作原创、新鲜的音乐提供了无限的潜力。人工智能驱动：Lemonaid Music由人工智能提供支持，随着时间的推移不断改进，为音乐家提供了越来越多的创意选择。消除“节拍障碍”：Lemonaid Music帮助各个级别的音乐家克服创意障碍，提供灵感、产生新想法并实现定制化，制作出高质量的音乐。支持多平台：Lemonaid支持Windows和Mac操作系统，让用户可以在不同的设备上进行音乐创作。

Lemonaid的产品官网

产品官网：hlemonaide.ai

Lemonaid的产品定价

Seeds 计划：$9.99/月；100% 免版税；生成旋律、和弦等；每月150个积分，积分可累积；8小节生成；提供音频和MIDI循环及旋律；支持Lemonaide VST桥接；访问Seeds 1.0和2.0 AI模型。Collab Club 模型：$9.99/每个模型每月；对于小规模使用免版税；生成旋律和和弦；每月150个积分，积分可累积；8小节生成；提供音频和MIDI循环及旋律；支持Lemonaide VST桥接。

Lemonaid的应用场景

专业音乐制作：Lemonaid Music可以为专业音乐人提供灵感和创作素材，加速作曲过程。能生成独特且高质量的音乐旋律和和弦，支持MIDI和音频格式输出，专业音乐制作人能快速获得音乐原型并进行后续的制作和调整。广告配乐：在商业领域，Lemonaid Music能高效地满足广告音乐、电影配乐等需求，提供快速生成背景音乐的能力，帮助创意团队在短时间内找到合适的音乐匹配他们的视觉内容。游戏音效：对于游戏开发者来说，Lemonaid Music可以提供丰富的音乐素材，帮助他们提升游戏体验，生成符合游戏场景氛围的音乐和音效。影视配乐：Lemonaid Music协助影视制作人创作符合场景氛围的配乐，通过AI技术快速生成适合不同情绪和场景的背景音乐。音乐教育：在教育领域，Lemonaid Music可以作为一种教学工具，帮助学生理解音乐理论，激发他们对音乐的兴趣。个人创作：对于业余音乐爱好者和独立艺术家，Lemonaid Music提供了创作灵感，帮助他们克服创意障碍，开发独特的声音，辅助歌手和词作者进行歌曲创作。

相关资讯更多+

Talker-Reasoner – 谷歌DeepMind推出的双思维AI代理架构
Talker-Reasoner是谷歌DeepMind推出的AI代理架构，借鉴人类的认知理论，将代理分为两个模块：Talker和Reasoner。Talker模拟人类的快速直觉思维（System 1），处理即时对话和反应；Reasoner模仿缓慢的逻辑推理（System 2），负责复杂的多步规划和决策。

AI教程资讯 2025-01-31
Diffusion Self-Distillation – 斯坦福大学推出的零样本定制图像生成技术
Diffusion Self-Distillation（DSD）是创新的零样本定制图像生成技术，用预训练的文本到图像扩散模型自动生成数据集，并将其微调为能进行文本条件的图像到图像任务的模型。Diffusion Self-Distillation基于生成图像网格和视觉语言模型筛选，创建出高质量的配对数据集，进而在无需人工干预的情况下，实现在任意上下文中对任意实例进行身份保持的定制图像生成。

AI教程资讯 2025-01-31
Open Materials 2024 – Meta 开源的大型开放数据集和配套预训练模型
Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta推出的包含超过1 1亿个结构的密度泛函理论(DFT)计算的大型开放数据集，专注于无机材料的结构和成分多样性。附带预训练的图神经网络模型EquiformerV2，模型在Matbench Discovery排行榜上展现了优异的性能，能预测材料的基态稳定性和形成能，推动AI在材料科学领域的应用。

AI教程资讯 2025-01-31
CodeDPO – 北京大学联合字节共同推出的代码生成优化框架
CodeDPO是北京大学与字节跳动合作推出的代码生成优化框架，能提升代码模型在正确性和效率方面的表现。框架基于自生成和验证机制，同时构建和评估代码及其测试用例，用PageRank算法迭代更新代码片段的排名，最终形成基于正确性和效率优化的数据集

AI教程资讯 2025-01-31