# 腾讯AI Lab发布SongBloom：全长度AI歌曲生成模型，10秒样本生成2分半高质量音乐

- Link: https://paooo.com/aigc-news/13477/
- Published: 2026-06-20T08:12:22+08:00
- Author: 站外新闻

> **💡 站外导读：**随着AIGC技术的爆发，AI音乐生成正从“玩具”走向实用工具，但如何生成
> 结构完整、音质卓越的全长度歌曲仍是巨大挑战。腾讯AI Lab最新推出的SongBloom框架，
> 通过创新的“交错生成”技术，结合自回归与扩散模型，一举解决了这一痛点。用户只需提供
> 10秒样本和歌词，就能获得长达2分30秒的专业级歌曲，这标志着AI音乐创作进入了新的实用
> 化阶段。

## SongBloom是什么

SongBloom 是腾讯 AI Lab 开发的全长度歌曲生成框架，结合了自回归草图绘制和基于扩散
的细化技术，通过交错生成范式（Interleaved Generation）交替生成语义和声学上下文，
生成高质量的完整歌曲。模型只需输入 10 秒音频样本和对应歌词，即可生成长达 2 分 30
秒的双通道、48kHz 音频。SongBloom 在音频质量和歌词准确性方面表现出色，接近领域最佳
水平（SOTA），已成功开源。

阅读目录

 * [SongBloom是什么](https://paooo.com/aigc-news/13477/#songbloom%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [SongBloom的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/13477/#songbloom%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [SongBloom的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/13477/#songbloom%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [SongBloom的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/13477/#songbloom%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [SongBloom的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/13477/#songbloom%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)
       * [📝 站长洞察 (Editor’s Insight)](https://paooo.com/aigc-news/13477/#%f0%9f%93%9d-%e7%ab%99%e9%95%bf%e6%b4%9e%e5%af%9f-editor8217s-insight)

![SongBloom](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/05/SongBloom-website-1.avif)

## SongBloom的主要功能

 * **高效歌曲生成**：仅需 10 秒音频样本和对应歌词，即可生成长达 2 分 30 秒的完整
   歌曲，支持双通道、48kHz 高质量音频输出。
 * **创新生成范式**：采用交错生成范式，结合自回归草图绘制和基于扩散的细化技术，交替
   生成语义和声学上下文，优化歌曲整体结构和音质。
 * **卓越音质与准确性**：在音频质量和歌词准确性方面表现出色，接近领域最佳水平（SOTA），
   超越现有开源模型。
 * **开源与易用性**：项目已开源，提供详细的使用指南和多种模型版本，支持低显存设备
   运行，方便用户快速上手。
 * **广泛的应用前景**：为音乐创作、音频制作等领域提供了强大的工具，能够显著提升创作
   效率，激发音乐创作的新灵感。

## SongBloom的技术原理

 * **交错生成范式**：通过交替生成语义和声学上下文，动态切换生成过程，优化歌曲整体
   结构和音质。
 * **自回归草图绘制**：利用自回归模型生成音乐草图，确保结构连贯性和音素对齐。
 * **扩散模型细化**：结合扩散模型对生成的草图进行高保真细化，提升音频质量。
 * **离散与连续输出结合**：使用离散的 sketch token 和 VAE latent 输出最终结果，兼顾
   结构和音质。
 * **多模态输入融合**：输入包含歌词和音频样本，模型通过多模态融合实现精准生成。

## SongBloom的项目地址

 * **Github仓库**：https://github.com/tencent-ailab/SongBloom
 * **HuggingFace模型库**：https://huggingface.co/CypressYang/SongBloom
 * **arXiv技术论文**：https://arxiv.org/pdf/2506.07634
 * **在线体验Demo**：https://cypress-yang.github.io/SongBloom_demo/

## SongBloom的应用场景

 * **音乐创作**：为音乐人和创作者提供灵感，快速生成高质量的歌曲基础框架，帮助他们
   探索新的音乐风格和创作方向。
 * **音频制作**：在影视、游戏、广告等行业的音频制作中，用于快速生成背景音乐或主题
   曲，提升制作效率。
 * **教育领域**：作为音乐教育工具，帮助学生理解音乐结构和创作过程，激发学习兴趣。
 * **娱乐产业**：在社交媒体、短视频等平台，为用户生成个性化的音乐内容，增强互动性
   和趣味性。
 * **商业应用**：为企业和品牌生成定制化的音乐，用于产品推广、活动宣传等，提升品牌
   影响力。

#### 📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

SongBloom的发布不仅是技术上的突破，更揭示了[AIGC](https://paooo.com/aigc-news/)领域
下一个核心战场：高质量、长序列内容生成。它采用的“自回归草图+扩散细化”范式，巧妙地
平衡了结构连贯性与音频保真度，这为解决视频、3D等领域的长程生成难题提供了新思路。
更值得关注的是，腾讯将如此先进的模型开源，意在加速生态建设，这与当前大厂间“开放生态”
的竞争策略不谋而合。可以预见，集成此类能力的AIGC平台，将彻底重塑游戏、影视、短视频
行业的音频生产流程，催生全新的创作范式和商业模式。

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