基于Stable-Diffusion的AI绘画方法

本研究旨在开发一种基于AI技术的音频可视化方法,该方法能够将音频信号转化为符合歌曲主题的图片集以及视频。在此过程中,首先提取了音频中的平均频率、平均LUFS、平均相位等参数,并使用自然语言描述进行区间划分。随后利用GPT模型将音频数据描述转化为文字形式,为稳定扩散算法提供实例化的提示。在技术方案中,我们引入了基于Stable-Diffusion的AI绘画方法,通过对音频信息的处理与关键字生成,最终生成了高质量且逼真的音频可视化艺术作品。此外,我们还成功地将生成的艺术作品转化为相应的视频作品。整个流程具有较高的自由度和创造力,可为音乐和艺术创作领域带来新的可能性。