MusicLayout: Explicit Structural Planning for Controllable Text-to-Music Generation
作者: Shuyu Li, Kejun Zhang, Jiahe Lei, Shulei Ji, Zihao Wang, Jiaxing Yu, Wanying Wu, Lei Wang
分类: cs.SD, cs.AI, cs.MM
发布日期: 2026-08-10
💡 一句话要点
提出MusicLayout以解决文本到音乐生成中的结构控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 文本到音乐生成 音乐结构控制 显式布局表示 自回归模型 可解释性
📋 核心要点
- 现有文本到音乐生成方法主要依赖全局文本提示，导致生成音乐的结构难以控制和修改。
- 本文提出MusicLayout作为显式中间表示，描述音乐的结构布局，增强了生成过程的可控性和可解释性。
- 实验结果表明，MusicLayout在布局条件生成和布局操作中表现出显著的结构组织改善，支持更好的控制能力。
📝 摘要（中文）
文本到音乐生成技术快速发展，但现有系统主要依赖全局文本提示，导致生成音乐的结构组织隐含且难以检查、控制或修改。为了解决这一问题，本文提出了MusicLayout，一种用于控制音乐结构的显式中间表示。MusicLayout将音乐作品描述为时间对齐的部分、纹理、重复、变体和乐器级安排的布局，作为文本意图与生成音乐之间的可解释规划层。我们将MusicLayout集成到基于统一自回归公式的文本到音乐框架中，模型首先生成MusicLayout表示，然后在单一序列中基于该表示预测音频标记。生成的MusicLayout可以在音频生成之前进行检查和修改，从而提供布局级结构控制的机制。通过布局条件生成、布局操作实验和匹配数据消融实验，我们评估了MusicLayout，提供了显式布局规划可以改善长程结构组织和支持布局级控制的证据。
🔬 方法详解
问题定义：当前的文本到音乐生成系统在生成过程中缺乏对音乐结构的明确控制，导致生成的音乐难以满足用户的具体需求，尤其是在结构组织方面存在不足。
核心思路：本文提出MusicLayout，通过显式的布局表示来控制音乐的结构，使得用户能够在音频生成之前对音乐的各个部分进行检查和修改，从而提高生成的可控性和可解释性。
技术框架：整体框架包括两个主要阶段：首先，模型生成MusicLayout表示，描述音乐的时间对齐布局；其次，基于该布局表示预测音频标记，整个过程在一个统一的自回归模型中完成。
关键创新：MusicLayout的最大创新在于其显式的布局表示，区别于传统方法的隐式结构生成，使得用户能够在生成前对音乐结构进行干预和调整。
关键设计：在模型设计中，采用了自回归生成策略，布局的生成与音频标记的预测在同一序列中进行，确保了生成过程的连贯性和一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用MusicLayout进行的布局条件生成在长程结构组织方面显著优于传统方法，布局操作实验表明，用户能够有效地修改和控制生成的音乐结构，提升了生成的可控性和满意度。
🎯 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。通过提供更高的结构控制能力，MusicLayout能够帮助音乐创作者更有效地实现其创意，提升生成音乐的质量和个性化程度，未来可能对音乐生成技术的发展产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Text-to-music generation has advanced rapidly, but current systems still rely primarily on global text prompts, leaving the structural organization of generated music implicit and difficult to inspect, control, or revise before audio generation. To address this issue, we introduce MusicLayout, an explicit intermediate representation for controlling musical structure in text-to-music generation. MusicLayout describes a musical piece as a time-aligned layout of sections, textures, repetitions, variations, and instrument-level arrangements, serving as an interpretable planning layer between textual intent and the generated music. We integrate MusicLayout into a text-to-music framework built on a unified autoregressive formulation, where the model first generates a MusicLayout representation and subsequently predicts audio tokens conditioned on this representation within a single sequence. The resulting MusicLayout can be inspected and modified prior to audio generation, providing a mechanism for layout-level structural control. We evaluate MusicLayout through layout-conditioned generation, layout manipulation experiments, and matched-data ablations, providing evidence that explicit layout planning can improve long-range structural organization and support layout-level control.