尽管SongGen是一个功能强大的音乐生成工具，但在实际应用中仍可能面临以下限制和挑战：
1. 技术性限制
- 硬件要求：
- 需要CUDA兼容GPU以获得最佳性能
- 高精度模型需要显存8GB以上
- 生成长度限制：受限于Transformer的自回归特性，生成长歌曲时可能面临一致性保持问题
- 音频质量瓶颈：相比专业录音室作品，生成音频在细节和动态范围上仍有差距
2. 音乐性挑战
- 复杂音乐的还原度：对交响乐等包含多乐器复杂编排的音乐类型表现有限
- 和声控制的精确性：难以精确指定具体的和弦进行
- 人声表达的自然度：情感表达和演唱技巧与真人歌手存在差距
3. 应用场景限制
- 版权考量：生成内容的版权归属和训练数据的版权状况可能引发法律问题
- 风格局限性：受限于训练数据，对小众音乐风格的还原能力有限
- 文化适应性：对不同语种歌词和民族音乐元素的处理能力不一
4. 使用体验挑战
- 描述精度要求：需要用户学习如何有效描述音乐属性和风格
- 试错成本：获得理想输出可能需要多次尝试和调整
- 实时性限制：生成一首3分钟的歌曲可能需要数分钟计算时间
这些限制部分源于当前AI技术的普遍瓶颈，部分则是音乐生成这一特定任务的特有挑战。随着模型架构的改进和计算资源的提升，预期这些限制将逐步得到改善。
本答案来源于文章《SongGen：自动生成歌曲的单阶段自回归Transformer》
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