Lyria 3.5 to rodzina modeli generowania muzyki od Google, dostępna w ramach Gemini API. Dzięki Lyrii 3.5 możesz generować wysokiej jakości dźwięk stereo o częstotliwości 44,1 kHz na podstawie promptów tekstowych lub obrazów. Te modele zapewniają spójność strukturalną, w tym wokal, zsynchronizowany tekst i pełne aranżacje instrumentalne.
Rodzina Lyria obejmuje modele:
| Model | Identyfikator modelu | Urządzenia | Czas trwania | Wyniki |
|---|---|---|---|---|
| Lyria 3 Clip | lyria-3-clip-preview |
Krótkie klipy, pętle, wersje przedpremierowe | 30 sekund | MP3 |
| Lyria 3.5 | lyria-3.5 |
pełne utwory z wersami, refrenami i przejściami; | Kilka minut (można kontrolować za pomocą prompta) | MP3 |
Oba modele można używać za pomocą nowego interfejsu Interactions API, który obsługuje dane wejściowe multimodalne (tekst i obrazy) i generuje stereofoniczny dźwięk o wysokiej jakości (44,1 kHz).
Generowanie klipu muzycznego
Model Lyria 3 Clip zawsze generuje 30-sekundowy klip. Aby wygenerować klip, wywołaj metodę interactions.create z promptem tekstowym. Odpowiedź zawsze zawiera wygenerowane słowa i strukturę utworu wraz z dźwiękiem w schemacie steps.
Python
import base64
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="lyria-3-clip-preview",
input="A short instrumental acoustic guitar piece.",
)
generated_audio = interaction.output_audio
if generated_audio:
with open("music.mp3", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(generated_audio.data))
lyrics = interaction.output_text
if lyrics:
print(f"Lyrics:\n{lyrics}")
JavaScript
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
import * as fs from 'fs';
const client = new GoogleGenAI({});
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'lyria-3-clip-preview',
input: 'A short instrumental acoustic guitar piece.',
});
const generatedAudio = interaction.output_audio;
if (generatedAudio) {
fs.writeFileSync('music.mp3', Buffer.from(generatedAudio.data, 'base64'));
}
const lyrics = interaction.output_text;
if (lyrics) {
console.log(`Lyrics:\n${lyrics}`);
}
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Base64;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3-clip-preview"))
.input(InteractionsInput.of("A short instrumental acoustic guitar piece."))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
if (interaction.outputAudio().isPresent() && interaction.outputAudio().get().data().isPresent()) {
byte[] audioBytes = Base64.getDecoder().decode(interaction.outputAudio().get().data().get());
Files.write(Paths.get("music.mp3"), audioBytes);
}
interaction.outputText().ifPresent(lyrics -> System.out.println("Lyrics:\n" + lyrics));
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
"model": "lyria-3-clip-preview",
"input": "A short instrumental acoustic guitar piece."
}'
Wygenerowane dane muzyczne możesz pobrać za pomocą właściwości interaction.output_audio, która zwraca ostatni wygenerowany blok audio. Możesz też pobrać tekst i strukturę utworu za pomocą właściwości interaction.output_text. Szczegółowe informacje o właściwościach ułatwiających korzystanie z interfejsu znajdziesz w omówieniu interakcji.
Generowanie pełnych utworów
Użyj modelu lyria-3.5, aby wygenerować pełne utwory trwające kilka minut. Model Pro rozumie strukturę muzyczną i może tworzyć kompozycje z wyraźnymi zwrotkami, refrenami i przejściami. Możesz wpłynąć na czas trwania utworu, podając go w prompcie (np. „utwórz 2-minutową piosenkę”) lub używając sygnatur czasowych do zdefiniowania struktury.
Python
interaction = client.interactions.create(
model="lyria-3.5",
input="An epic cinematic orchestral piece about a journey home. Starts with a solo piano intro, builds through sweeping strings, and climaxes with a massive wall of sound.",
)
JavaScript
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'lyria-3.5',
input: 'A beautiful piano melody.',
});
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3.5"))
.input(
InteractionsInput.of(
"An epic cinematic orchestral piece about a journey home. Starts with a solo piano intro, builds through sweeping strings, and climaxes with a massive wall of sound."))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
"model": "lyria-3.5",
"input": "A beautiful piano melody."
}'
Wybierz format wyjściowy
Domyślnie modele Lyria 3.5 generują dźwięk w formacie MP3. W przypadku Lyrii 3.5 możesz też poprosić o wygenerowanie danych wyjściowych w formacie WAV, ustawiając parametr response_format.
Python
interaction = client.interactions.create(
model="lyria-3.5",
input="A beautiful piano melody.",
response_format={"type": "audio"},
)
JavaScript
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'lyria-3.5',
input: 'A beautiful piano melody.',
response_format: {
type: 'audio',
},
});
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AudioResponseFormat;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteractionResponseFormat;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ResponseFormat;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3.5"))
.input(InteractionsInput.of("A beautiful piano melody."))
.responseFormat(
CreateModelInteractionResponseFormat.of(
ResponseFormat.of(AudioResponseFormat.builder().build())))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "lyria-3.5",
"input": "A beautiful piano melody.",
"response_format": {
"type": "audio"
}
}'
Analizowanie odpowiedzi
Odpowiedź z Lyrii 3.5 zawiera wiele bloków treści w schemacie steps.
Interakcje zwracają sekwencję kroków, w której kroki model_output zawierają wygenerowane treści.
Bloki treści tekstowych zawierają wygenerowane teksty lub opis struktury utworu w formacie JSON.
Bloki treści typu audio zawierają dane audio zakodowane w formacie base64.
Python
lyrics = []
audio_data = None
generated_audio = interaction.output_audio
if generated_audio:
with open("output.mp3", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(generated_audio.data))
lyrics = interaction.output_text
if lyrics:
print(f"Lyrics:\n{lyrics}")
JavaScript
const lyrics = [];
let audioData = null;
const generatedAudio = interaction.output_audio;
if (generatedAudio) {
fs.writeFileSync("output.mp3", Buffer.from(generatedAudio.data, 'base64'));
}
const lyrics = interaction.output_text;
if (lyrics) {
console.log("Lyrics:\n" + lyrics);
}
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Base64;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3.5"))
.input(InteractionsInput.of("A song about a starry night."))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
if (interaction.outputAudio().isPresent() && interaction.outputAudio().get().data().isPresent()) {
byte[] audioBytes = Base64.getDecoder().decode(interaction.outputAudio().get().data().get());
Files.write(Paths.get("output.mp3"), audioBytes);
}
if (interaction.outputText().isPresent()) {
System.out.println("Lyrics:\n" + interaction.outputText().get());
}
REST
# The output from the REST API is a JSON object containing base64 encoded data.
# You can extract the text or the audio data using a tool like jq.
# To extract the audio and save it to a file:
curl ... | jq -r '.steps[] | select(.type=="model_output") | .content[] | select(.type=="audio") | .data' | base64 -d > output.mp3
Tekst i muzyka przeplatają się
Dane wyjściowe modelu Lyria 3.5 są złożone – zawierają osobne etapy i bloki wygenerowanego tekstu i samego utworu (audio). Właściwości wygody oferują szybki i zalecany skrót.
Jeśli jednak chcesz mieć pełną, programową kontrolę nad surową osią czasu kroków zwracanych przez serwer (np. rejestrować poszczególne bloki treści w miarę ich otrzymywania), możesz ręcznie iterować po steps:
Python
lyrics = []
audio_data = None
for step in interaction.steps:
if step.type == "model_output":
for content_block in step.content:
if content_block.type == "audio":
audio_data = base64.b64decode(content_block.data)
elif content_block.type == "text":
lyrics.append(content_block.text)
if lyrics:
print("Lyrics:\n" + "\n".join(lyrics))
if audio_data:
with open("output.mp3", "wb") as f:
f.write(audio_data)
JavaScript
const lyrics = [];
let audioData = null;
for (const step of interaction.steps) {
if (step.type === 'model_output') {
for (const contentBlock of step.content) {
if (contentBlock.type === 'audio') {
audioData = Buffer.from(contentBlock.data, 'base64');
} else if (contentBlock.type === 'text') {
lyrics.push(contentBlock.text);
}
}
}
}
if (lyrics.length) {
console.log("Lyrics:\n" + lyrics.join("\n"));
}
if (audioData) {
fs.writeFileSync("output.mp3", audioData);
}
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AudioContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Base64;
import java.util.List;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3.5"))
.input(InteractionsInput.of("A song about a starry night."))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
List<String> lyrics = new ArrayList<>();
byte[] audioData = null;
if (interaction.steps().isPresent()) {
for (Step step : interaction.steps().get()) {
if (step instanceof ModelOutputStep) {
ModelOutputStep outputStep = (ModelOutputStep) step;
if (outputStep.content().isPresent()) {
for (Content contentBlock : outputStep.content().get()) {
if (contentBlock instanceof AudioContent) {
AudioContent audioBlock = (AudioContent) contentBlock;
if (audioBlock.data().isPresent()) {
audioData = Base64.getDecoder().decode(audioBlock.data().get());
}
} else if (contentBlock instanceof TextContent) {
TextContent textBlock = (TextContent) contentBlock;
textBlock.text().ifPresent(lyrics::add);
}
}
}
}
}
}
if (!lyrics.isEmpty()) {
System.out.println("Lyrics:\n" + String.join("\n", lyrics));
}
if (audioData != null) {
Files.write(Paths.get("output.mp3"), audioData);
}
Generowanie muzyki na podstawie obrazów
Lyria 3.5 obsługuje dane wejściowe w różnych formatach – możesz podać maksymalnie 10 obrazów wraz z promptem tekstowym na liście input, a model skomponuje muzykę inspirowaną treściami wizualnymi.
Python
import base64
with open("desert_sunset.jpg", "rb") as f:
image_bytes = f.read()
image_b64 = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8")
response = client.interactions.create(
model="lyria-3.5",
input=[
{
"type": "text",
"text": "An atmospheric ambient track inspired by the mood and colors in this image.",
},
{
"type": "image",
"mime_type": "image/jpeg",
"data": image_b64,
},
],
)
JavaScript
import * as fs from "fs";
const imageBytes = fs.readFileSync("desert_sunset.jpg").toString("base64");
const interaction = await client.interactions.create({
model: "lyria-3.5",
input: [
{
type: "text",
text: "An atmospheric ambient track inspired by the mood and colors in this image.",
},
{
type: "image",
mime_type: "image/jpeg",
data: imageBytes,
},
],
});
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.Base64;
import java.util.List;
Client client = new Client();
byte[] imageBytes = Files.readAllBytes(Paths.get("desert_sunset.jpg"));
String imageB64 = Base64.getEncoder().encodeToString(imageBytes);
Content textContent =
TextContent.builder()
.text("An atmospheric ambient track inspired by the mood and colors in this image.")
.build();
Content imageContent =
ImageContent.builder()
.mimeType(ImageContentMimeType.IMAGE_JPEG)
.data(imageB64)
.build();
List<Content> contents = Arrays.asList(textContent, imageContent);
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3.5"))
.input(InteractionsInput.ofContent(contents))
.build();
Interaction response =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
REST
# Pass base64 encoded image data directly:
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "lyria-3.5",
"input": [
{"type": "text", "text": "An atmospheric ambient track inspired by the mood and colors in this image."},
{"type": "image", "mime_type": "image/jpeg", "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAP//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////wgALCAABAAEBAREA/8QAFBABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAgBAQABPxA="}
]
}'
Podaj własny tekst
Możesz napisać własne teksty i uwzględnić je w prompcie. Używaj tagów sekcji, takich jak [Verse], [Chorus] i [Bridge], aby pomóc modelowi zrozumieć strukturę utworu:
Python
prompt = """
Create a dreamy indie pop song with the following lyrics:
[Verse 1]
Walking through the neon glow,
city lights reflect below,
every shadow tells a story,
every corner, fading glory.
[Chorus]
We are the echoes in the night,
burning brighter than the light,
hold on tight, don't let me go,
we are the echoes down below.
[Verse 2]
Footsteps lost on empty streets,
rhythms sync to heartbeats,
whispers carried by the breeze,
dancing through the autumn leaves.
"""
interaction = client.interactions.create(
model="lyria-3.5",
input=prompt,
)
JavaScript
const prompt = `
Create a dreamy indie pop song with the following lyrics:
[Verse 1]
Walking through the neon glow,
city lights reflect below,
every shadow tells a story,
every corner, fading glory.
[Chorus]
We are the echoes in the night,
burning brighter than the light,
hold on tight, don't let me go,
we are the echoes down below.
[Verse 2]
Footsteps lost on empty streets,
rhythms sync to heartbeats,
whispers carried by the breeze,
dancing through the autumn leaves.
`;
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'lyria-3.5',
input: prompt,
});
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
String prompt =
"Create a dreamy indie pop song with the following lyrics:\n\n"
+ "[Verse 1]\n"
+ "Walking through the neon glow,\n"
+ "city lights reflect below,\n"
+ "every shadow tells a story,\n"
+ "every corner, fading glory.\n\n"
+ "[Chorus]\n"
+ "We are the echoes in the night,\n"
+ "burning brighter than the light,\n"
+ "hold on tight, don't let me go,\n"
+ "we are the echoes down below.\n\n"
+ "[Verse 2]\n"
+ "Footsteps lost on empty streets,\n"
+ "rhythms sync to heartbeats,\n"
+ "whispers carried by the breeze,\n"
+ "dancing through the autumn leaves.";
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3.5"))
.input(InteractionsInput.of(prompt))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "lyria-3.5",
"input": "Create a dreamy indie pop song with the following lyrics: ..."
}'
Kontrolowanie czasu i struktury
Za pomocą sygnatur czasowych możesz określić, co ma się dziać w konkretnych momentach utworu. Jest to przydatne do kontrolowania, kiedy wchodzą instrumenty, kiedy pojawiają się słowa i jak rozwija się utwór:
Python
prompt = """
[0:00 - 0:10] Intro: Begin with a soft lo-fi beat and muffled
vinyl crackle.
[0:10 - 0:30] Verse 1: Add a warm Fender Rhodes piano melody
and gentle vocals singing about a rainy morning.
[0:30 - 0:50] Chorus: Full band with upbeat drums and soaring
synth leads. The lyrics are hopeful and uplifting.
[0:50 - 1:00] Outro: Fade out with the piano melody alone.
"""
interaction = client.interactions.create(
model="lyria-3.5",
input=prompt,
)
JavaScript
const prompt = `
[0:00 - 0:10] Intro: Begin with a soft lo-fi beat and muffled
vinyl crackle.
[0:10 - 0:30] Verse 1: Add a warm Fender Rhodes piano melody
and gentle vocals singing about a rainy morning.
[0:30 - 0:50] Chorus: Full band with upbeat drums and soaring
synth leads. The lyrics are hopeful and uplifting.
[0:50 - 1:00] Outro: Fade out with the piano melody alone.
`;
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'lyria-3.5',
input: prompt,
});
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
String prompt =
"[0:00 - 0:10] Intro: Begin with a soft lo-fi beat and muffled vinyl crackle.\n"
+ "[0:10 - 0:30] Verse 1: Add a warm Fender Rhodes piano melody and gentle vocals singing about a rainy morning.\n"
+ "[0:30 - 0:50] Chorus: Full band with upbeat drums and soaring synth leads. The lyrics are hopeful and uplifting.\n"
+ "[0:50 - 1:00] Outro: Fade out with the piano melody alone.";
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3.5"))
.input(InteractionsInput.of(prompt))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "lyria-3.5",
"input": "[0:00 - 0:10] Intro: ..."
}'
Generowanie ścieżek instrumentalnych
W przypadku muzyki w tle, ścieżek dźwiękowych do gier lub innych zastosowań, w których nie są wymagane wokale, możesz poprosić model o wygenerowanie utworów instrumentalnych:
Python
interaction = client.interactions.create(
model="lyria-3-clip-preview",
input="A bright chiptune melody in C Major, retro 8-bit video game style. Instrumental only, no vocals.",
)
JavaScript
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'lyria-3-clip-preview',
input: 'A bright chiptune melody in C Major, retro 8-bit video game style. Instrumental only, no vocals.',
});
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3-clip-preview"))
.input(
InteractionsInput.of(
"A bright chiptune melody in C Major, retro 8-bit video game style. Instrumental only, no vocals."))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "lyria-3-clip-preview",
"input": "A bright chiptune melody in C Major, retro 8-bit video game style. Instrumental only, no vocals."
}'
Generowanie muzyki w różnych językach
Lyria 3.5 generuje teksty w języku prompta. Aby wygenerować utwór z tekstem w języku francuskim, wpisz prompta w tym języku. Model dostosowuje styl głosu i wymowę do języka.
Python
interaction = client.interactions.create(
model="lyria-3.5",
input="Crée une chanson pop romantique en français sur un coucher de soleil à Paris. Utilise du piano et de la guitare acoustique.",
)
JavaScript
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'lyria-3.5',
input: 'Crée une chanson pop romantique en français sur un coucher de soleil à Paris. Utilise du piano et de la guitare acoustique.',
});
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("lyria-3.5"))
.input(
InteractionsInput.of(
"Crée une chanson pop romantique en français sur un coucher de soleil à Paris. Utilise du piano et de la guitare acoustique."))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "lyria-3.5",
"input": "Crée une chanson pop romantique en français sur un coucher de soleil à Paris. Utilise du piano et de la guitare acoustique."
}'
Inteligencja modelu
Lyria 3.5 analizuje proces promptowania, w którym model wnioskuje na podstawie prompta o strukturze muzycznej (wstęp, zwrotka, refren, mostek itp.). Dzieje się to przed wygenerowaniem dźwięku i zapewnia spójność strukturalną oraz muzykalność.
Przewodnik po promptach
Aby dowiedzieć się, jak tworzyć skuteczne prompty dotyczące gatunków muzycznych, instrumentów, struktury utworu, niestandardowych tekstów i stylów wokalnych, zapoznaj się z przewodnikiem po tworzeniu promptów Lyrii.
Sprawdzone metody
- Najpierw przetestuj klip. Użyj szybszego modelu
lyria-3-clip-preview, aby eksperymentować z promptami, zanim zdecydujesz się na wygenerowanie pełnej wersji za pomocą modelulyria-3.5. - Unikaj ogólników. Niejasne prompty dają ogólne wyniki. Aby uzyskać najlepszy rezultat, podaj instrumenty, tempo, tonację, nastrój i strukturę.
- Dopasuj język. Prompt w języku, w którym chcesz uzyskać tekst piosenki.
- Używaj tagów sekcji. Tagi
[Verse],[Chorus]i[Bridge]nadają modelowi wyraźną strukturę, której może się trzymać. - Oddziel słowa piosenki od instrukcji. Podając niestandardowy tekst, wyraźnie oddziel go od instrukcji dotyczących kierunku muzycznego.
Ograniczenia
- Bezpieczeństwo: wszystkie prompty są sprawdzane przez filtry bezpieczeństwa. Prompty, które aktywują filtry, zostaną zablokowane. Obejmuje to prompty, które wymagają konkretnych głosów artystów lub generowania tekstów piosenek chronionych prawem autorskim.
- Znaki wodne: wszystkie wygenerowane pliki audio zawierają znak wodny audio SynthID, który umożliwia identyfikację. Ten znak wodny jest niesłyszalny dla ludzkiego ucha i nie wpływa na wrażenia słuchowe.
- Edycja wieloetapowa: generowanie muzyki to proces jednoetapowy. W obecnej wersji Lyrii 3.5 nie jest obsługiwane iteracyjne edytowanie ani ulepszanie wygenerowanego klipu za pomocą wielu promptów.
- Długość: model Clip zawsze generuje 30-sekundowe klipy. Model Pro generuje utwory trwające kilka minut. Na dokładny czas trwania może wpływać prompt.
- Determinacja: wyniki mogą się różnić w zależności od połączenia, nawet w przypadku tego samego prompta.
Co dalej?
- Sprawdź ceny modeli Lyria 3.5.
- Wypróbuj generowanie muzyki w czasie rzeczywistym za pomocą Lyrii RealTime.
- Generowanie rozmów z udziałem wielu osób za pomocą modeli TTS.
- Dowiedz się, jak generować obrazy i filmy.
- Dowiedz się, jak Gemini może rozumieć pliki audio.
- Prowadź rozmowę w czasie rzeczywistym z Gemini za pomocą interfejsu Live API.