音乐圈,正被 AI 搅得天翻地覆。
这两年 AI 音乐的进化速度,比大多数人预想得都快。
过去想做出一首像样的作品,要经历词、曲、编、录、混五道环节,周期起码半个月起,成本少则几千,多则数万。AI 出现后,输入一句提示词就能直出完整作品,创作成本一压再压。
而现在,我们甚至连提示词都不用研究了,找首喜欢的歌丢给 AI,它直接翻唱成我们想要的风格,毫无音乐基础的普通人,也能在几分钟内拿到一首属于自己的歌。
AI 音乐,正加速迈进一个零成本创作时代。
4 月 10 日,MiniMax 又带来一次重磅更新,其中最核心的新功能,就是 Cover 翻唱。
一首平平无奇的生日快乐歌,可以被 cover 成 EDM 风格:

经典的《友谊地久天长》也能被 AI 改编成灵魂乐调调:
与此同时,MiniMax 还正式上线 Music 2.6 模型,并发布专属 Music Skills。

相比上一版本,Music 2.6 的改进集中在三条线上:速度、音乐性和音质。首包延迟预计压缩到 20 秒以内;乐器种类更丰富,人声也往随性、自由的真实演唱状态靠拢;音质上则重点优化了中低频,贝斯和鼓点的下潜质感改善明显。
比如这首烟熏感的前卫爵士与新灵魂乐融合曲:

目前,Music 2.6 已开放体验,C 端用户可免费畅玩 14 天,每日有 500 首免费生成额度,API 也对所有用户开放 Music 2.6 和 Cover 的调用。

体验链接:https://www.minimaxi.com/audio/music
接下来,我们就奉上一手实测。
Cover 翻唱能力:旋律留下,风格换掉
Cover 翻唱是 AI 音乐领域一直被反复尝试、却也反复翻车的难题。
难点在于旋律要留,但所有包裹它的编曲语言、演唱风格、律动质感,要能做到真正的风格置换。
MiniMax 这个新功能可以在保持参考歌曲旋律特征基础上,自由进行伴奏改编、歌词替换、风格迁移。
我们先测下歌词替换、旋律保留。这个需求在内容创作圈子很普遍,比如做鬼畜二创、品牌定制改编曲、节日特供版本等,核心诉求都是旋律不动换个歌词。
我们选了首网络神曲《哈基米》,把歌词换成职场打工人日常碎碎念。

新歌词的音节分布和字数密度与原旋律的吻合度相当高,不需要事后手动调整哪句词和旋律对不上的问题。对于没有乐理基础、但有改词需求的用户来说,这一步节省的时间和试错成本相当可观。
再听下昏暗的老式爵士酒吧里独饮、饱经沧桑沙哑男声的灵魂乐版。

我们又上传一首耳熟能详的江苏民歌《茉莉花》,要求改编成摇滚版本。
AI 翻唱中,编曲融入强烈的电吉他失真节奏与贝斯驱动,配合激烈的鼓组设计,前奏以现代摇滚元素切入,副歌人声高亢有力,爆发力与舞台氛围感均在线。

在一次节目上,安妮・海瑟薇即兴说唱 diss 狗仔。我们就让 MiniMax 把这首节奏密度很高的说唱改成校园民谣风格。

AI 模拟的人声蛮自然,吉他伴奏编排流畅,托得住人声,将充满侵略性的说唱词配上温柔的民谣曲调,有种一本正经唱怪词的幽默。

Music Skills:普通人随心「手搓」音乐
此次更新,MiniMax 还开放了三个 Music Skills 套件,托管在 GitHub 仓库,可通过 mmx-cli 丝滑调用。

音乐生成也正在快速走向 Agent 化,AI 能主动理解我们的需求、处理多步操作,大大突破了交互和工作流的局限,以前想不到的玩法,现在都变得容易实现了。
其中 minimax-music-gen 作为核心生成引擎,封装了人声、纯音乐和翻唱三种模式。我们可以通过简单的 Prompt 或 API 调用实现精准的强控制创作。
GitHub 链接:https://github.com/MiniMax-AI/skills/tree/main/skills/minimax-music-gen
如果觉得单曲不过瘾,还可以试下 minimax-music-playlist。这是个性化歌单生成器,能扫描本地音乐应用,如 Apple Music、QQ 音乐、Spotify 或网易云,构建我们的音乐品味画像,包括风格分布、语言偏好、情绪倾向等,并据此规划生成 3 到 7 首定制歌单。整个过程支持实时反馈评分,歌单越听越合心意。
比如说一句「帮我生成一个深夜放松的歌单」或「给我做个 3 首歌的通勤歌单」,Agent 便会自动扫描本地音源、规划歌单并播放。
GitHub 链接:https://github.com/MiniMax-AI/skills/tree/main/skills/minimax-music-playlist
buddy-sings 则专为宠物爱好者打造。它会读取 Claude Code 宠物名字和个性,自动生成专属声音身份,以宠物第一人称视角创作并演唱歌曲,还能根据当前会话上下文来个即兴创作。
GitHub 链接:https://github.com/MiniMax-AI/skills/tree/main/skills/buddy-sings
只要在环境变量中配置好 API Key,通过简单的命令行切换中英双语,一个本地 AI 音乐工作室就搞定了。
Music 2.6 模型:听听它到底进步在哪
与上一版本相比,Music 2.6 已经进入「可控创作」阶段,不管是控制性、实时性,还是创作自由度上,都有全方位突破。
简单来说,就是更丰富自然、律动感更强、创作更便捷。
音乐性上最直观的变化,是乐器种类的扩充,支持超 100 种乐器,乐器与人声的配合也更紧密、和谐。
在音质上,Music 2.6 提升的不只是声音变清晰,中低频优化后带来的律动感更强,非常适合节奏感强的流行、电子或摇滚乐。
例如用「节奏感强的流行、摇滚乐」这几个字作为提示词,就能跑出一首完整的歌曲。
Music 2.6 对非专业创作者最友好的一点,是沟通成本大幅降低,即便不输入歌词,只给出风格提示词,最快 20s 内即可生成一首包含歌词的完整曲目。
纯器乐提示词:「爵士小酒馆,钢琴三重奏,有点慵懒。」
我们还尝试了「古词新唱」,将《水调歌头》的词直接作为歌词,分别搭配不用风格提示词,短时间内就得到风格迥异的 demo。
提示词:「古风,古典、琵琶、古琴。」
提示词:「民谣、原声吉他、忧郁。」
总而言之,Music 2.6 在情绪掌控、BPM(速度)与 Key(调性)锁定上,已经实现以用户意图为导向,不再像之前那样「开盲盒」随机输出。
现在只要给出明确的情感基调与节奏指令,它就能交出契合需求且富有感染力的作品。
结语
AI 音乐和真人音乐,最终的区别在哪里?
技术层面的差距在快速收窄,这是无法回避的事实。Music 2.6 在延迟、控制精度和音乐性上的进步,都是可感知的,不是「挤牙膏式」的小修小补。
Cover 能力的加入,更是把 AI 音乐推向「二次创作」的维度,这个维度历来是人类音乐人最活跃的领域之一。
创作的门槛在变低。有旋律想法但不会编曲、想做播客但请不起音乐人、想给自家宠物写一首搞笑歌…… 以前这些念头只能留在脑子里,现在不用了。
技术永远是工具,工具足够好用的时候,它真正解放的,是那些一直有想法、只是缺少出口的人。
文章来自于微信公众号 "机器之心",作者 "机器之心"
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0