Dwie firmy zajmujące się generowaniem muzyki przez AI opublikowały nowe wersje swoich narzędzi, bezpośrednio konkurując z obecnym liderem kategorii – Suno. ElevenLabs zaprezentowało Music v2, które wprowadza zmianę gatunku w trakcie utworu oraz kompozycję sekcja po sekcji. Stability AI wydało Stable Audio 3.0 z otwartymi wagami i możliwością generowania utworów o długości do sześciu minut.
Co wnosi Music v2 od ElevenLabs
Najnowsza aktualizacja ElevenLabs skupia się na zapewnieniu twórcom większej kontroli nad strukturą utworu. Funkcja zmiany gatunku pozwala zmienić styl utworu w trakcie kompozycji, a podejście sekcja po sekcji umożliwia budowanie piosenki część po części. To krok naprzód w porównaniu do generowania całego utworu za jednym razem. Firma nie ujawniła jeszcze ceny ani konkretnej daty premiery nowej wersji, ale jest ona już dostępna na ich platformie.
Strategia otwartych wag Stability AI
Stability AI obrało inną ścieżkę ze Stable Audio 3.0. Dzięki udostępnieniu otwartych wag, firma pozwala deweloperom i muzykom na dostrojenie modelu na własnych danych. To duża sprawa dla użytkowników, którzy chcą dostosować wyniki lub uruchomić narzędzie lokalnie. Długość utworu do sześciu minut jest również godna uwagi – to więcej, niż oferuje większość konsumenckich narzędzi AI do muzyki. Stability AI pozycjonuje to zarówno jako narzędzie kreatywne, jak i zasób badawczy, chcąc przyciągnąć techniczną publiczność.
Pytanie o Suno
Suno pozostaje dominującym graczem w generowaniu muzyki przez AI, z dużą bazą użytkowników i częstymi aktualizacjami. Jednak te nowe wydania od ElevenLabs i Stability AI celują w konkretne luki. Narzędzie Suno szybko generuje całe utwory, ale nie oferuje takiego samego poziomu szczegółowej kontroli, jak Music v2 od ElevenLabs. Podczas gdy Suno jest zamknięte źródłowo, otwarte wagi Stability AI przyciągają tych, którzy cenią przejrzystość i możliwość dostosowania. Nie wiadomo, czy te nowe funkcje wystarczą, by odciągnąć użytkowników od ugruntowanej platformy Suno. Żadna z firm nie opublikowała danych dotyczących adopcji ani liczby użytkowników nowych wersji, więc prawdziwym testem będzie to, jak twórcy faktycznie je wykorzystają.
