@ 用ai制作优美的歌曲用什么工具软件，详细的使用教程

以下是一些与 Excel 相关的 AI 应用软件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还有以下相关的 AI 应用： 1. WPS 文档翻译功能：可快速翻译办公文档，如 Word、Excel、PPT 等，提高工作效率。 2. 在表格类的 AI 产品中，6 月访问量排名靠前的有 Highcharts、Fillout.com、Coefficient 等。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息： 美国独立站搭建工作流中，有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如，七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材；在 UI 设计场景中，利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等；通过对 AI 大模型的训练和应用，提升合成模特的真实性和美感，提供定制化线上真人模特体验，如 AI 试衣间、AI 写真等；还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。

AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题，不能简单地一概而论。 从某些方面来看，AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力，能够快速准确地完成特定任务。例如，在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而，人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统，具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的，但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如，大模型内部也是混沌系统，即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面，人类的绘画创作通常是线性发展的过程，先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之，AI 和人的大脑各有优势和局限性，不能简单地判定谁更聪明。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 从历史角度看，最初计算机是按照明确定义的程序来运算的，但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，就需要人工智能来解决。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息： WayToAGI（通往 AGI 之路）： 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源，让人们能轻松学习 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新，无论您是初学者还是行业专家，都能在此发掘有价值的内容。 网址：https://waytoagi.com/ 体验链接：https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用： 知识库就像 AI 的“活字典”，是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题，AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息，给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索，就是将整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法： 1. 对于直播礼物风格图标：可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格，然后喂图给 Midjourney 机器人，并加上关键词，如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons：使用关键词“icon design，light texture，glow，Dribbble，3D，frostedglass effect，3d，ui，ux，–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标：可以喂图加上关键词“A data icon，blue gradient frosted glass，frostedglass building，white transparent technology sensewhite city building scene，data line link，chip，OCrenderer，big data，industrial machinery，high detailight gray background with simple linear details，studio lighting，3d，c4d，pure white background，8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计：使用关键词“music app ui design，ux design，white，light，bright，data，modern，smooth，behance，dribbble，–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是，Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善，只能作为风格参考。

以下是关于 Dify 的相关教程： 接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 部署自己的 Dify 网站： Dify 有两种使用方式：云服务版本，直接在官网 dify.ai 上注册账号使用；部署社区版，开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用完全无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台 = 159 元。

以下是关于 Dify 的一些实践教程和相关信息： 接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 介绍：Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供了一个功能丰富的提示词 IDE，以及一个全面的 RAG Pipeline，用于文档处理和检索。此外，Dify 还允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户的需求，并且通过其开源特性，确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实，无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索 LLM 的潜力，Dify 都提供了相应的支持和工具。Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。

以下是为您提供的 AI 教程相关内容： AI 线上绘画教程： 如果您在工作中需要大量图片，又不想为图片付费或担心版权问题，且无法自己拍摄，AI 生图是高效的解决办法。人像、动物、自然风景或人造景观的图都能用 AI 完成。但主流工具 midjourney 付费成本高，stable diffusion 硬件门槛不低。不过，有像这样的免费在线 SD 工具网站。本教程旨在解决不会使用的问题，计划让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。如果半小时内无法理解工具使用方法，可联系作者。本教程适用于入门玩家，用于作图或职场应用。作者欢迎读者挑错、评论或微信沟通（记得备注来意：ai 绘图交流），教程内容会持续更新。 AI 视频软件教程： 为您提供以下相关链接： 新手如何学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，有一系列为初学者设计的课程。可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按自己节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），可根据兴趣选择特定模块深入学习，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库有很多实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。

以下是 ComfyUI 的安装教程： 1. 电脑硬件要求： 系统：Windows 7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境（安装过 WebUI 的同学请忽略本步骤）： 依次下载并安装 python、VSCode、Git，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 Python 版本 3.10 以上，下载地址： VSCode 下载地址： Git 下载地址： 安装 Python 时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network ，下载文件：cuda_12.2.0_536.25_windows.exe 3. 安装 ComfyUI： 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包 下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 4. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到你已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 7. 快捷键（未提及具体快捷键内容）

以下是关于 Midjourney 的一些教程： 1. 线稿上色： 先使用 Midjourney 生成线稿，关键词如“Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background niji 5 style expressive”。 用 PS 手动修正错误的地方。 再用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色。 2. 利用一致性出海马体写真： 得益于“cref”，Midjourney 能够迅速达成角色一致性的目的而无需 Lora。其中，“cref”代表 character reference（角色参考）；“cw”则代表 character weight（参考权重），默认为 100，会参考角色的人脸和服装特点。如果只想关注人脸，请调低到 0。 风格复制和服装的替换，应当用提示词（prompt）和“sref”，默认值 100，越高越接近参考图像的风格。 先用“/describe”指令反推海马体的提示词，再配合“sref”，就可以轻松复制图像风格。在回车之前，检查提示词，不要出现和“sref”风格差异过大的 prompt；也可以增加一些之前学过的有用的 prompt。然后 Upscale 最满意的那一张。 3. 人物一致性： YouTube 大神 TAO 最新的教程，原理是把已经确定好的角色生成一个固定成一个快捷命令，每一个角度一个快捷命令，再通过 vray 重绘调用命令重回人物头部。 具体步骤包括：生成图像（提示词加入分割描述，让一张图生成多张同空间小图）；通过目标图像不断的重复生成，获取更多一致性的角色图像，下载分类（按照视角不同分类）；上传图像，调用 prefer option set 命令，先写命令名称（一个视角操作一次），再放入该视角的照片（4 5 张）；放开角色限制生成图像，在确认好的图像上进行局部重绘，框选头部，在原来的命令下加入—快捷命令名称，确认生成即可。

以下是用 AI 生成动画的一些教程： 1. 端午节动态视频： 可以使用即梦或 runway 等工具。如果要字不动，可以先在剪映里添加文字 logo 素材。 先什么关键词都不写，如果效果不满意，再添加关键词。 将视频放入剪映，放上 PNG 透明底图后导出。 2. Runway 生成 AI 动画： 使用图片+文字描述功能，将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述，输入 Runway，同时增加镜头变换的设置。具体教程可查看。 3. 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》（内含 coze 搭建视频教程）： 作者景淮会带着大家试着搭建一个扣子（Coze）工作流来直接生成文字和图片。本文会按照需求分析、扣子搭建、扣子使用链接分享、批量生产图片、总结的顺序进行。

目前存在输入歌曲自动生成 MV 的相关方法和案例： 大峰的案例中，先使用 Suno 生成歌曲，选择中国风风格，凭借音乐审美选出中意的歌曲。然后将歌词发给 GPT，让其以英文 AI 绘画提示词的形式提供每句歌词的每个分镜，再将生成的图片丢入 Midjourney 进行图片生成，最后用 Midjourney 生成的图片丢入 Runway 进行图生视频。 专业的歌曲分析师可以根据用户输入的歌词完成基本的歌曲 MV 构思部分。 在爆肝 60 小时的案例中，音乐制作方面一开始想抽三个不同的曲子拼接，但因节拍、风格、情绪不同难以剪辑，最后用了一首完整的曲子。团队成员上传推荐歌曲到多维表格，附上推荐理由，由相关人员审核通过。还有一些技巧，如在前奏部分重复第一句以解决发音不清晰问题。

获取歌曲中每句歌词音高的方法如下： 1. 利用工具如 Chirp： 可以在输入时强调歌词中某个单词的音高，将其全部大写。 重复一部分歌词，Chirp 可能会认为在唱副歌从而改变旋律。 输入元标签时遵循一定结构，避免混乱。可添加类似“Match vocals at starts,break”这类提示词告知演绎方式。 2. 使用 ACE Studio： 利用其方便的干声转换功能将人声音频转 MIDI，获取初稿。但 AI 识别可能有误差，需修复瑕疵。 完成歌手选择后进行微调： 歌词发音：若 AI 识别发音不准确，双击音符修改拼音。 音准：音高不准时，点击音符按键盘上下键调整，偏差小于 1key 则用音高画笔画出音高线。 节奏：节奏不准可拖动音符对齐节奏线，但人真实演唱会有微小节奏错位，可根据主观审美和作品表达需要决定是否完全对齐。 完成瑕疵修复后，点击文件 导出音频，根据用途选择合适格式，如用于视频选 mp3，用于发行平台选 wav。

获取歌曲中每句歌词的音高可以通过以下方法： 1. 利用工具如 Chirp： 可以在输入时强调歌词中某个单词的音高，将其全部大写。 重复一部分歌词，Chirp 可能会认为在唱副歌从而改变旋律。 遵循歌词书写原则有助于在音频延续上保持质量。 在元标签中添加类似“Match vocals at starts,break”这类提示词，告知 Chirp 段落的演绎方式。 注意 Chirp 会优先识别输入的元标签，输入结构不要混乱。 2. 使用 ACE Studio： 利用其非常方便的干声转换功能，将人声音频转 MIDI。但 AI 识别的音高、节奏、发音可能有误差。 完成歌手选择后，进行微调： 歌词发音：若 AI 识别的发音不准确，双击音符修改正确的拼音。 音准：发现音高不准，点击音符按键盘上下键调高或调低。音准偏差小于 1key 时，使用音高画笔画出音符的音高线。 节奏：发现节奏不准，可将音符拖动到对齐节奏线。但人在真实演唱中会有微小节奏错位，这在某些情况下是自然的，取决于主观审美和作品表达需要。 完成发音、音高、节奏的瑕疵修复后，点击文件 导出音频，根据用途选择合适的格式，如用于视频选 mp3，用于发行到 QQ 音乐之类的平台选 wav。

以下是关于 AI 歌曲翻唱的相关信息： 关键技术： 深度伪造技术（deepfakes）是利用 AI 程序和深度学习算法实现音视频模拟和伪造的技术，投入深度学习的内容库越大，合成的视音频真实性越高。 粉丝操作方式： 粉丝们会通过 Stems 音轨分离工具将人声与原始歌曲分离，再使用人声转换模型将人声转换成另一位明星的风格，然后将新的人声轨道与原始作品重新拼接在一起。DiffSVC 是一种流行的用于此目的的语音传输模型。 制作案例： 在《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 制作中，先尝试用剪映里预设的 AI 语音进行朗诵配音，效果不佳后改为创作歌曲并制作 MV。将文案复制给 AI 进行歌词改写和歌曲取名，修改 AI 生成的歌词后定稿。 张吃吃分享的 ACE Studio 入门教程中，小白快速上手实操步骤包括：准备音频素材，使用干声转换，分别导入人声干声和伴奏，注意变调等；干声转换时先设置工程 BPM 与歌曲一致，将音频轨道文件拖入空白歌手轨道；选择歌手，长按拖动到歌手轨道的头像处切换。 常用的前期音频素材准备工具包括： TME Studio：腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱，常用功能是音频分离，可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。地址：https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor Vocalremover：包含音频分离、变调、BPM 查询等功能，常用变调和 BPM 查询。建议在准备素材阶段，就将音频调整到所需调，并获取到 BPM。地址：https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder

以下是一些关于将自己哼唱的歌制作成歌曲的相关信息和可用的 AI 软件： 工作流回顾： 只有词和意向风格：先确定最核心情绪所在的段落，以此段落用 AI 生成最好的结果，然后将其作为动机音轨扩展创作，这也是最常见的创作思路。 只有词，和一小段自己哼唱的旋律：可以上传这段自己哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 已有 midi 作曲：可以简单的挂载音源导出，并在 AI 的帮助下不断丰满这段包含主歌、副歌等主要段落的核心音轨，然后继续扩展出其他段落形成完整歌曲。 已有简单录音小样：可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 的尝试不同曲风版本，找到自己最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 能较好的兼容传统音乐制作手段，多种处理手段的应用可以让作品更有个性。 AI 软件： Deepmind 与 YouTube 的 Lyria 音乐生成模型：只要哼唱或者吹口哨就能帮您自动生成交响乐，支持歌词创作和风格控制，能模仿艺术家风格，生成音频带 AI 水印。相关链接：https://deepmind.google/discover/blog/transformingthefutureofmusiccreation/ ，

AI 生成音乐的工具是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来创作、编排和生成音乐的软件平台。它们能够分析大量音乐数据，学习音乐模式和结构，然后根据用户输入或特定指令创作出新的音乐作品。 以下为您推荐一些 AI 音乐生成工具： 1. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，通过先进的深度学习技术，能将用户输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址：https://suno.com/ Suno AI 的详细介绍及使用流程： 简介：被誉为音乐界的 ChatGPT，能根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品，适合音乐新手和资深爱好者。 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户：每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。若有多个账号，可创作更多音乐作品。 Pro 用户：每个月 2500 点数（大约 500 首歌），按月算每月 10 美元，按年算每月 8 美元，每年 96 美元。 Premier 用户：每个月 10000 点数（大约 2000 首歌），按月算每月 30 美元，按年算每月 24 美元，每年 288 美元。 点击 Create：有默认模式和个性化模式。 默认模式：关闭个性化，可填写歌曲描述、设置乐器开关、选择模型 v3。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、设置曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等来生成。 开始生成：填写好所需内容后点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载 在最新的分析中，像 Suno 这样的新兴音乐生成工具开始崭露头角，它能够在浏览器中根据文本提示创作原创歌曲，包括歌词，并支持多种风格。Suno 最初在 Discord 平台上提供服务，2023 年 12 月推出了独立网站和 Copilot 扩展插件。一些主流的消费级 AI 产品如 Suno 最初从 Discord 服务器开始，或至今仍主要通过该平台运作。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。