ㅁ 생성형 AI

1. MusicGen

ㅇ 정의:
텍스트 설명이나 멜로디 입력을 기반으로 음악을 자동 생성하는 Meta AI의 오픈소스 생성형 AI 모델로, Transformer 기반 아키텍처를 사용하여 음악의 멜로디, 리듬, 화음을 학습하고 생성함.

ㅇ 특징:
– 텍스트 프롬프트나 기존 멜로디를 입력으로 받아 다양한 장르와 스타일의 음악 생성 가능
– 대규모 음악 데이터셋 학습을 통해 악기별 음색, 박자, 화성 패턴을 이해
– 오디오 토큰화를 통해 음악을 효율적으로 표현 및 생성
– GPU 환경에서 실시간 또는 준실시간 생성 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 광고, 게임, 영상 제작 등에서 저작권 문제 없는 배경 음악 필요 시
– 작곡가의 아이디어 스케치나 영감 도출
– 음악 교육 및 AI 음악 창작 연구

ㅇ 시험 함정:
– MusicGen은 이미지 생성 모델이 아니라 오디오 전용 생성 모델임
– 단순한 음악 재생이 아니라 새로운 음악을 ‘생성’하는 모델임
– 텍스트 입력만 가능한 것이 아니라 멜로디 입력도 가능함

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “MusicGen은 텍스트와 멜로디 입력을 활용하여 새로운 음악을 생성한다.”
X: “MusicGen은 주어진 음악을 단순 재생하는 AI 모델이다.”
O: “MusicGen은 Transformer 기반으로 음악을 생성한다.”
X: “MusicGen은 이미지 생성을 위한 GAN 기반 모델이다.”

ㅁ 추가 학습 내용

MusicGen은 Meta AI에서 개발한 생성형 AI 음악 모델로, 입력 형태로 텍스트와 멜로디를 모두 지원하며 출력 형태는 오디오 파일(음악)이다. 내부적으로 오디오 토큰화(Audio Tokenization) 기법과 Transformer 아키텍처를 결합하여 음악을 생성한다. 시험에서는 MusicGen과 Jukebox(OpenAI), Riffusion(스펙트로그램 기반) 등 다른 음악 생성 모델과의 비교 문제가 출제될 수 있으므로, 각 모델의 입력 방식, 학습 데이터, 아키텍처 차이를 구분해 두어야 한다. 또한 저작권 문제나 데이터셋 라이선스와 같은 법적 고려사항이 응용 문제로 나올 수 있으므로, 오픈소스 모델 사용 시의 법적 측면도 함께 숙지해야 한다.