딥시크의 AI는 어떻게 가사를 생성하나요?

I. 딥시크 인공지능 가사 생성의 핵심 원칙

사전 학습된 언어 모델을 통해 음악 작곡의 법칙을 포착하는 생성 프로세스는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다:

스타일 식별:사용자가 입력한 '중국 스타일' 및 '팝 록' 키워드를 기반으로 해당 말뭉치가 자동으로 매칭됩니다(예: 제이 츄의 300개 가사의 이미지 분포 분석).
리듬 모델링:운율 패턴은 BPE 분사를 사용하여 분석되어 음절 대응 데이터베이스(예: "사랑-확실-합의"의 운율 조합 데이터베이스)를 생성합니다.
감정 매핑:BERT 감정 분석 모듈을 통해 '슬픔'과 같은 감정 단어를 구체적인 이미지로 변환합니다(예: '외로움'을 '가로등/비 오는 밤/빈 방'과 같은 장면에 매핑).

II. 실용적인 가이드라인(대중적인 러브송 제작을 예로 들어)

생성 시작:기본 명령 입력

请生成一首关于失恋的流行歌曲歌词，要求：
- 主歌/副歌结构
- 每段4行
- 押"ian"韵脚
- 包含雨天意象

매개변수 최적화:추가 특정 요구 사항

补充要求：
1. 第二段加入"咖啡店"场景
2. 避免使用"心痛"等陈词滥调
3. 增加具象化比喻（如"像断了线的风筝"）

생성된 결과의 예시입니다:
메인 곡 1:
어제 쓴 창턱의 빗방울
부재중 전화 알림 시간 고정
커피는 쓴맛을 식혀줍니다
돌린 얼굴의 측면 윤곽 그리기
코러스:
우리는 평행한 지하철 선과 같습니다.
중복되지 않는 약속으로.
와이퍼로는 과거를 지울 수 없습니다.
백미러의 초점이 점차 원으로 흐려집니다.

III. 전문가 수준의 창의력

기교	유효한 지침의 예	역할 분석
운율 강화	"한 줄에 9음절로 후렴구의 ABAB 운율 구조를 디자인하세요."	라임 제약 알고리즘을 활성화하여 음절 수를 자동으로 감지하고 라임 뱅크와 일치하도록 합니다.
중첩된 이미지	"'생각'을 세 가지 재귀적 바다 이미지로 번역하기."	메타포 생성 모듈을 트리거하여 '파도-조수-심해'의 이미지 체인을 구성합니다.
감정 곡선	"두 번째 단락의 세 번째 문장에 전환점을 설정하여 회상에서 해방으로 감정적 전환을 구성하세요."	감정 호 모델링을 활성화하여 "하지만 햇빛은..."을 자동으로 삽입합니다. 전환 문장의 유형

IV. 품질 향상 프로그램

반복적 최적화:첫 번째 초안에 대한 추가 지침(예: "시간 이미지를 유지하되 그림에 추가하여 '정지된 시간'을 더 생생한 은유로 변경")
스타일 퓨전:모델 믹싱 훈련의 장점을 자극하기 위해 '전자 음악 스타일에 문학적 요소 추가하기'와 같은 크로스오버 조합을 실험합니다.
매개변수 조정:창의성은 온도 매개변수(작곡의 경우 0.3-0.7)를 통해 제어되며, 의미적 일관성을 보장하기 위해 top_p 값은 0.9 이상으로 유지됩니다.

V. 저작권 고지 관련 참고 사항

생성 프롬프트에 "모든 은유가 독창적이고 기존 노래의 특정 가사 조각이 포함되지 않았는지 확인"을 포함하도록 제안하면 시스템이 유사성 감지 모듈을 활성화하여 5억 단어가 넘는 음악 저작권 데이터베이스를 비교합니다. 20% 이상의 조각 유사성이 감지되면 재작성 메커니즘이 자동으로 트리거됩니다.