据趣丸科技消息，7月18日，趣丸科技在WAIC 2026世界人工智能（885728）大会上发布天谱乐大模型V4.7，并接入旗下智能体Tunee及通过OpenAPI对外开放。此次更新的核心是让AI生成的音乐更易控制、更适合二次修改，推动AI音乐竞争从“能否生成一首歌”转向“用户能否把歌持续改到满意”。
围绕二次创作，天谱乐V4.7重点升级了Remix改写和翻唱Cover能力。用户可上传已有音乐素材，在保留核心旋律的基础上，对曲风、编排和演唱方式进行重新设计，例如将抒情旋律改编为电子、摇滚或轻爵士风格，或更换歌词和演唱音色。其关键在于“快速回归动机”，即模型可根据新歌词和结构进行适当改写，并在关键位置重新收束到主旋律，维持作品辨识度。同时，V4.7优化了参考音频泄露问题，减少对原始人声和音色的直接复制，使生成结果更独立干净。这些升级让普通用户创作无需频繁“推倒重来”，也为音乐人、短视频创作者等提供了更接近可继续加工的创作素材。
在常规歌曲生成方面，V4.7优化了旋律动机、乐句气口和歌曲动态，减少机械重复感，并提升了鼓、贝斯、和声与人声的空间分离度。更重要的是，模型增强了对提示词的响应能力，能更准确地区分并处理旋律、节奏、音色和演唱方式，更像一个能理解修改意见的创作搭档，提升了生成结果的确定性。生成性能上，V4.7整体性能提升约20%，流式生成首包响应时间约20秒，输出48kHz双声道音频。
从架构演进看，天谱乐先后探索了四代音乐生成架构。第一代采用语言模型与离散音乐表征，让AI学会“写出一段歌”；第二代采用掩码自回归模型与连续声学表征，让AI学会“把歌写完整”；第三代使用扩散模型与连续音频表征，着力解决“怎样让歌更好听”，并推出全球首个多模态音乐生成大模型；第四代采用分层渐进式方案，将音乐生成拆分为音乐性、语义和声学三个层次，先确定主题动机和结构，再生成内容并补充细节，以牺牲部分极致速度换取更清晰的歌曲结构、更稳定的提示词响应和更强的二次创作控制能力。V4.7正是第四代架构上的第七个版本。
在第三方测试中，V4.7与Suno V5.5、Mureka V9和MiniMax V2.6进行对比，在内容享受度、作品记忆点和声音清晰度等指标上获得较高分数，其余指标处于第一梯队。从行业看，音乐生成模型已完成从短音频到完整歌曲的跨越，竞争焦点正从“首次生成是否惊艳”转向对创作过程的理解。趣丸科技副总裁贾朔曾提出，AI音乐工具需真正嵌入创作者工作流。V4.7的发布被视为对此问题的进一步回答：当AI开始理解创作中的选择、修改、推翻和重来，它提供的将不再只是一首偶然生成的歌曲，而是一种可持续使用的音乐创作能力。
原文：天谱乐大模型发布4.7，AI音乐从"一键成曲"走向"随心修改"（来源：趣丸科技）
