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Gerar músicas com o Lyria 3.5

O Lyria 3.5 é a família de modelos de geração de música do Google, disponível pela API Gemini. Com o Lyria 3.5, é possível gerar áudio estéreo de alta qualidade em 44, 1 kHz com base em comandos de texto ou imagens. Esses modelos oferecem coerência estrutural, incluindo vocais, letras sincronizadas e arranjos instrumentais completos.

A família Lyria inclui os seguintes modelos:

Modelo	ID do modelo	Ideal para	Duração	Saída
Lyria 3 Clip	`lyria-3-clip-preview`	Clipes curtos, loops, prévias	30 segundos	MP3
Lyria 3.5	`lyria-3.5`	Músicas completas com versos, refrões e pontes	Alguns minutos (controláveis usando o comando)	MP3

Os dois modelos podem ser usados com a nova API Interactions, que aceita entradas multimodais (texto e imagens) e produz áudio estéreo de alta fidelidade de 44,1 kHz.

Gerar um videoclipe

O modelo Lyria 3 Clip sempre gera um clipe de 30 segundos. Para gerar um clipe, chame o método interactions.create com um comando de texto. A resposta sempre inclui a letra e a estrutura da música geradas, além do áudio no esquema 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."
}'

É possível recuperar os dados de música gerados usando a propriedade interaction.output_audio, que retorna o último bloco de áudio gerado. Também é possível recuperar a letra e a estrutura da música usando a propriedade interaction.output_text. Para detalhes sobre propriedades de conveniência, consulte a visão geral das interações.

Gerar uma música completa

Use o modelo lyria-3.5 para gerar músicas completas que duram alguns minutos. O modelo Pro entende a estrutura musical e pode criar composições com versos, refrões e pontes distintos. É possível influenciar a duração especificando-a no comando (por exemplo, "crie uma música de 2 minutos") ou usando carimbos de data/hora para definir a estrutura.

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."
}'

Selecionar o formato de saída

Por padrão, os modelos do Lyria 3.5 geram áudio no formato MP3. Para o Lyria 3.5, também é possível pedir a saída no formato WAV definindo 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"
    }
  }'

Analise a resposta

A resposta da Lyria 3.5 contém vários blocos de conteúdo no esquema steps. As interações retornam uma sequência de etapas, em que model_output etapas contêm o conteúdo gerado. Os blocos de conteúdo de texto contêm a letra gerada ou uma descrição JSON da estrutura da música. Os blocos de conteúdo do tipo audio contêm os dados de áudio codificados em 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

Letras e músicas intercaladas

Como a saída do Lyria 3.5 é complexa, contendo etapas e blocos separados para letras (texto) e a música em si (áudio), as propriedades de conveniência oferecem um atalho rápido e recomendado.

No entanto, se você quiser controle programático total sobre a linha do tempo bruta de etapas retornadas pelo servidor (como registrar blocos de conteúdo individuais à medida que são recebidos), itere manualmente em 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);
}

Gerar música com base em imagens

O Lyria 3.5 aceita entradas multimodais. Você pode fornecer até 10 imagens com seu comando de texto na lista input, e o modelo vai compor músicas inspiradas no conteúdo visual.

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="}
    ]
  }'

Fornecer letras personalizadas

Você pode escrever suas próprias letras e incluí-las no comando. Use tags de seção como [Verse], [Chorus] e [Bridge] para ajudar o modelo a entender a estrutura da música:

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: ..."
  }'

Controlar o tempo e a estrutura

É possível especificar exatamente o que acontece em momentos específicos da música usando carimbos de data/hora. Isso é útil para controlar quando os instrumentos entram, quando as letras são entregues e como a música progride:

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: ..."
  }'

Gerar músicas instrumentais

Para música de fundo, trilhas sonoras de jogos ou qualquer caso de uso em que os vocais não sejam necessários, peça ao modelo para produzir músicas apenas instrumentais:

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."
  }'

Gerar músicas em diferentes idiomas

O Lyria 3.5 gera letras no idioma do seu comando. Para gerar uma música com letras em francês, escreva o comando nesse idioma. O modelo adapta o estilo vocal e a pronúncia para corresponder ao idioma.

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."
  }'

Inteligência do modelo

O Lyria 3.5 analisa seu processo de comando em que o modelo raciocina sobre a estrutura musical (introdução, verso, refrão, ponte etc.) com base no seu comando. Isso acontece antes da geração do áudio e garante a coerência estrutural e a musicalidade.

Guia para a criação de comandos

Para saber como criar comandos eficazes para gêneros musicais, instrumentos, estrutura de músicas, letras personalizadas e estilos de interpretação vocal, consulte o guia de comandos do Lyria.

Práticas recomendadas

Itere primeiro com o Clipe. Use o modelo lyria-3-clip-preview mais rápido para testar comandos antes de gerar um texto completo com lyria-3.5.
Faça uma descrição específica. Comandos vagos geram resultados genéricos. Mencione instrumentos, BPM, tom, humor e estrutura para ter o melhor resultado.
Use o mesmo idioma. Use o comando no idioma em que você quer a letra.
Use tags de seção. As tags [Verse], [Chorus] e [Bridge] oferecem ao modelo uma estrutura clara para seguir.
Separe a letra das instruções. Ao fornecer letras personalizadas, separe-as claramente das instruções de direção musical.

Limitações

Segurança: todos os comandos são verificados por filtros de segurança. Os comandos que acionam os filtros são bloqueados. Isso inclui comandos que pedem vozes de artistas específicos ou a geração de letras protegidas por direitos autorais.
Marca-d'água: todo o áudio gerado inclui uma marca-d'água de áudio do SynthID para identificação. Essa marca-d'água é imperceptível ao ouvido humano e não afeta a experiência de audição.
Edição multiturno: a geração de música é um processo de turno único. A edição iterativa ou o refinamento de um clipe gerado com vários comandos não é compatível com a versão atual do Lyria 3.5.
Duração: o modelo de clipe sempre gera clipes de 30 segundos. O modelo Pro gera músicas que duram alguns minutos. A duração exata pode ser influenciada pelo comando.
Determinismo: os resultados podem variar entre chamadas, mesmo com o mesmo comando.

A seguir

Confira os preços dos modelos do Lyria 3.5.
Teste a geração de músicas em streaming e em tempo real com o Lyria RealTime.
Gere conversas com vários locutores usando os modelos de TTS.
Saiba como gerar imagens ou vídeos.
Saiba como o Gemini pode entender arquivos de áudio.
Converse em tempo real com o Gemini usando a API Live.