Generowanie muzyki za pomocą Lyrii 3.5

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][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 modelu lyria-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][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?