The Name-Free Gap: Policy-Aware Stylistic Control in Music Generation

📄 arXiv: 2509.00654v1 📥 PDF

作者: Ashwin Nagarajan, Hao-Wen Dong

分类: cs.SD, cs.AI, cs.LG, cs.MM, eess.AS

发布日期: 2025-08-31

备注: 10 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出无名间隙以实现音乐生成中的风格控制

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音乐生成 风格控制 文本到音乐 大型语言模型 政策合规性 细粒度控制 艺术家风格 无名间隙

📋 核心要点

  1. 现有的音乐生成方法在细粒度风格控制上存在挑战，尤其是在艺术家名称受限的情况下。
  2. 论文提出使用大型语言模型生成的轻量级修饰符作为风格控制的替代方案，避免了重新训练的复杂性。
  3. 实验结果显示，艺术家名称是最强的控制信号，而无名修饰符能够有效恢复风格控制，定义了无名间隙的概念。

📝 摘要（中文）

文本到音乐模型能够捕捉乐器或情绪等广泛属性，但细粒度的风格控制仍然是一个开放的挑战。现有的风格化方法通常需要重新训练或专门的条件，这使得可重复性变得复杂，并在艺术家名称受限时限制了政策合规性。我们研究了从大型语言模型中采样的轻量级、人类可读的修饰符是否可以提供一种政策稳健的风格控制替代方案。使用MusicGen-small，我们评估了两位艺术家：Billie Eilish（流行歌）和Ludovico Einaudi（器乐钢琴）。结果表明，艺术家名称是最强的控制信号，而无名修饰符在很大程度上恢复了这种效果。这突显了现有的保护措施，如限制艺术家名称，可能无法完全防止风格模仿。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决音乐生成中细粒度风格控制的不足，尤其是在艺术家名称受限时，现有方法难以实现有效的风格控制。

核心思路：通过使用大型语言模型生成的轻量级修饰符，提供一种无需重新训练的政策稳健的风格控制方法，旨在简化风格控制的过程。

技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先生成基于艺术家的提示；其次使用不同的修饰符进行风格控制；最后通过VGGish和CLAP嵌入进行评估，比较不同提示的效果。

关键创新：最重要的创新在于提出了无名间隙的概念，揭示了艺术家名称与无名修饰符之间的风格控制差异，强调了现有保护措施的局限性。

关键设计：在实验中，使用了15个参考片段和三种条件（基线提示、艺术家名称提示和五组描述符），并引入了一种新的最小距离归因度量来评估风格相似性。实验结果表明，无名修饰符在风格控制上表现出色。

📊 实验亮点

实验结果显示，艺术家名称是最强的控制信号，而无名修饰符能够恢复大部分风格控制效果。具体而言，跨艺术家的转移减少了对齐，表明描述符编码了针对性的风格线索。这一发现为音乐生成中的风格控制提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括音乐创作、游戏音效生成和影视配乐等。通过提供一种政策稳健的风格控制方法，可以帮助创作者在不侵犯版权的情况下，灵活地生成符合特定风格的音乐作品，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Text-to-music models capture broad attributes such as instrumentation or mood, but fine-grained stylistic control remains an open challenge. Existing stylization methods typically require retraining or specialized conditioning, which complicates reproducibility and limits policy compliance when artist names are restricted. We study whether lightweight, human-readable modifiers sampled from a large language model can provide a policy-robust alternative for stylistic control. Using MusicGen-small, we evaluate two artists: Billie Eilish (vocal pop) and Ludovico Einaudi (instrumental piano). For each artist, we use fifteen reference excerpts and evaluate matched seeds under three conditions: baseline prompts, artist-name prompts, and five descriptor sets. All prompts are generated using a large language model. Evaluation uses both VGGish and CLAP embeddings with distributional and per-clip similarity measures, including a new min-distance attribution metric. Results show that artist names are the strongest control signal across both artists, while name-free descriptors recover much of this effect. This highlights that existing safeguards such as the restriction of artist names in music generation prompts may not fully prevent style imitation. Cross-artist transfers reduce alignment, showing that descriptors encode targeted stylistic cues. We also present a descriptor table across ten contemporary artists to illustrate the breadth of the tokens. Together these findings define the name-free gap, the controllability difference between artist-name prompts and policy-compliant descriptors, shown through a reproducible evaluation protocol for prompt-level controllability.