Mode histoire : sur le même principe , il est possible de faire évoluer le son à partir d'une séquence de prompts , un peu comme un medley passait du jazz au rock puis à la pop . Conditionnement du texte et de la mélodie : ce procédé est similaire à une demande adressée à Midjourney pour un style de peinture particulier . Vous pouvez demander de jouer Bella Ciao soit au piano , soit à la guitare , soit en sifflements , etc . Conditionnement par une image : MusicLM génère un son à partir d'une peinture et de sa légende . Le Bonaparte de Jacques-Louis David sera ainsi transformé en une séquence audio triomphante , par exemple . Capture d'écran des exemples où MusicLM génère du son à partir d'une peinture . // . Google Research . Génération de 10 secondes à partir de texte : des courts sons , comme des samples , pour des instruments ( « guitare » , « flute » ) , ou alors un genre spécifique ( « rap » , « 90s Berlin house » ) , une atmosphère liée à un lieu ( « plage aux caraïbes » , « évasion de prison » ) , une époque ( un club des années 80 vs . un club des années 2000 ) , et même un niveau de compétence ( du piano venant d'un débutant ou d'un professionnel ) . La plateforme montre que l'algorithme est capable de faire beaucoup de choses , mais les résultats plutôt mitigés pour l'instant . Les sons ne sont pas très agréables à écouter - tantôt dissonants , difformes , très plats . Les paroles chantées sont également très médiocres , et une voie d'amélioration pour les futurs travaux , comme l'admettent les ingénieurs eux-mêmes dans leur papier . Le procédé technique lui-même , en revanche , est performant : d'après les ingénieurs de Google , en tout cas , il surpasserait tous les modèles précédents en matière de qualité audio et de fidélité au texte . Par exemple , sur la plateforme , on constate que l'algorithme est capable de « diversité »