# Как Янник Кильхер создал музыкальный клип с помощью CLIP и BigGAN: подробный туториал

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=rR5_emVeyBk
Канал: Yannic Kilcher
Опубликовано: 18.05.2021

---

Известный AI-исследователь Янник Кильхер (Yannic Kilcher) представил необычный творческий проект: музыкальный клип, полностью созданный нейросетями на основе текста, сгенерированного из меток классов датасета ImageNet. В этом проекте автор объединил возможности моделей CLIP от OpenAI и BigGAN, чтобы продемонстрировать, как современные алгоритмы машинного обучения могут визуализировать абстрактные понятия и синхронизировать их с живым исполнением.

## 🎵 Идея и создание текста песни
[[JUMP:0:01]]

Основой для проекта послужила песня, текст которой Янник Кильхер составил из названий категорий ImageNet — гигантского набора данных, используемого для обучения систем компьютерного зрения [0:13]. По словам автора, такой выбор был обусловлен не только желанием поэкспериментировать, но и практическими соображениями:

*   **Авторское право:** Использование собственных текстов и музыки позволяет избежать проблем с системой Content ID на YouTube [7:05].
*   **Смысловая нагрузка:** Как утверждает Кильхер, текст песни «абсолютно ничего не значит» [0:28]. Это набор случайных образов: от спальных мешков и гильотин до различных видов змей (королевская змея, виноградная змея и др.) [1:41].
*   **Творческий вызов:** Автору пришлось приложить усилия, чтобы найти рифмы среди технических названий классов объектов [7:19].

## 🖼️ Визуализация через BigGAN и латентное пространство
[[JUMP:3:51]]

Для генерации видеоряда использовалась модель BigGAN — генеративно-состязательная сеть, обученная создавать высококачественные изображения. Кильхер объясняет техническую суть процесса:

1.  **Латентное пространство:** Нейросеть генерирует изображение на основе точки (вектора), выбранной в так называемом латентном пространстве [4:04].
2.  **Интерполяция (траверс):** Если выбрать две точки в этом пространстве, можно плавно перемещаться от одной к другой [4:18].
3.  **Создание видео:** Последовательная склейка кадров при переходе между точками создает эффект морфинга — плавного превращения одного объекта в другой [4:31].

Для каждой строчки песни была подобрана соответствующая точка в латентном пространстве, а затем настроен переход между ними в такт музыке [4:45].

## 🧠 Связка CLIP и BigGAN: дифференцируемый пайплайн
[[JUMP:4:58]]

Ключевой этап работы заключался в том, чтобы заставить нейросеть создавать изображения, точно соответствующие тексту песни. Для этого была использована модель CLIP от OpenAI [4:58].

*   **Роль CLIP:** Эта модель умеет сопоставлять текст и изображение, выдавая числовой показатель того, насколько хорошо они подходят друг другу [5:10].
*   **Обратное распространение (Backpropagation):** Кильхер подчеркивает, что весь пайплайн является дифференцируемым. Это позволяет передавать сигнал об ошибке от CLIP обратно через BigGAN к входному вектору [5:23].
*   **Процесс оптимизации:** Система начинает со случайного шума, который постепенно (за сотни итераций) трансформируется в изображение, максимально «удовлетворяющее» модель CLIP для данной строки текста [6:03].

По мнению Кильхера, результаты не всегда реалистичны, но зачастую выглядят «очень круто» [6:15]. В качестве примера он приводит визуализацию фразы «позвоночник как горизонтальная перекладина» и «лицо как поношенный коврик» [6:28].

## 🎸 Музыкальное оборудование и процесс записи
[[JUMP:7:32]]

Помимо технической части с ИИ, Янник Кильхер сам исполнил песню, используя технику лайв-лупинга (создание многослойных композиций в реальном времени). В его арсенале:

*   **Инструмент:** Электроакустическая гитара Little Martin [8:00].
*   **Процессоры и педали:**
    *   **Boss VE-2:** Вокальный процессор для создания гармоний [7:32].
    *   **Boss RC-500:** Лупер для записи и воспроизведения звуковых петель [7:45].
    *   **Boss OC-5:** Октавер, используемый для имитации звучания бас-гитары на обычной гитаре [8:00].
*   **Запись:** Весь звук был записан на встроенный микрофон iPad, что автор называет не самым удачным решением [8:14].

Кильхер признается, что страдает от сильного страха перед камерой («stage fright»), из-за чего ему потребовалось около 20 дублей, чтобы записать финальный вариант [8:54].

## 🤝 Сообщество и открытый код
[[JUMP:12:47]]

В завершение Янник Кильхер подчеркнул, что его проект — это результат работы многих исследователей. Он отметил вклад разработчиков CLIP и BigGAN, а также тех, кто адаптировал эти модели для творческих целей [13:01]. Автор опубликовал исходный код проекта, чтобы любой желающий мог поэкспериментировать с генерацией собственных музыкальных видео [13:28].