Музыкальная индустрия, казалось бы, всегда была закрытым клубом для избранных, где входным билетом служили годы сольфеджио и врождённый талант. Однако цифровые технологии перевернули этот уклад с ног на голову, предоставив каждому желающему возможность стать композитором буквально в пару кликов. Нейросети вроде Suno, Udio или их текстовых собратьев для написания лирики открыли шлюзы для творчества, но тут же возникла новая проблема: машина не понимает абстрактных желаний «сделать красиво». Ей нужен чёткий, структурированный запрос, переведённый на язык алгоритмов и тегов. Поэтому перед тем, как ожидать от искусственного интеллекта шедевра, стоит разобраться в самой механике составления правильного промта, ведь именно от него зависит львиная доля успеха.
С чего начинается магия?
Ошибочно полагать, что нейросеть обладает телепатией. В её «мозгу» (довольно примитивном, если разбираться) музыка — это набор математических паттернов, привязанных к текстовым описаниям. Сначала стоит определиться с жанровым фундаментом. Но простого слова «рок» или «поп» машине недостаточно. Ей нужна конкретика, детали и настроение. Секрет кроется в наслоении стилей. Если написать просто «Electronic», результат будет слишком усреднённым, пресным. А вот если добавить уточнения вроде «Synthwave, 80s style, retro futuristic», алгоритм сразу поймёт, в какую эпоху ему нужно «окунуться». Ведь именно комбинация жанров рождает тот самый уникальный звук, который мы ищем. К слову, порядок слов тоже имеет значение: то, что стоит в начале, нейросеть воспринимает как приоритетную задачу.
Структурные элементы
Далее следует архитектура самой песни. Хаотичный набор текста приведёт к какофонии. Для упорядочивания генерации существуют специальные мета-теги. Разумеется, они не звучат в самом треке, но служат дирижёрской палочкой для ИИ. Начинать песню принято с тега [Intro], который задаёт тон. Затем, как правило, идёт [Verse] — куплет, где разворачивается история. За ним следует энергичный [Chorus] — припев, который должен «цеплять» слушателя. Не стоит забывать и про [Bridge] — переходный момент, меняющий динамику перед финалом, и, конечно же, [Outro], плавно завершающее композицию. Эти команды помогают машине понять, где нужно нарастить темп, а где — дать музыке немного «подышать». Игнорирование структуры — довольно распространённая ошибка новичков, приводящая к тому, что песня звучит как бесконечный, бесформенный поток.
Атмосфера и настроение
Сухие жанровые теги — это лишь скелет. Чтобы нарастить на него «мясо» эмоций, нужно использовать слова, описывающие атмосферу. Здесь фантазии есть где разгуляться. Хотите грусти? Используйте «Melancholic, sad, emotional, rainy mood». Нужен драйв? Подойдут «Upbeat, energetic, anthemic, powerful». Эти дескрипторы действуют на алгоритм как фильтры, отсекая ненужные тональности. Тем более, что нейросети отлично понимают образные выражения. Например, словосочетание «Ethereal vibe» (эфирная атмосфера) заставит ИИ добавить в трек много воздуха, реверберации и пространственных эффектов. А вот «Gritty» (зернистый, грубый) придаст звуку грязи и агрессии, свойственной гранжу или гаражному року. Главное — не смешивать противоположные понятия. Грустный и одновременно энергичный трек может ввести алгоритм в ступор, и результат получится неоднозначным.
Вокальные предпочтения
Отдельного внимания заслуживает голос. Если не указать предпочтения, нейросеть выберет исполнителя рандомно, и, скорее всего, это будет не то, что вы ожидали. Стоит чётко прописывать: «Male vocals» (мужской вокал) или «Female vocals» (женский вокал). Но и этого порой мало. Можно уточнить тембр и манеру исполнения. Например, «Deep voice» даст низкий, бархатистый голос, а «Falsetto» отправит вокалиста на верхние ноты. Для поп-музыки часто используют тег «Autotune», чтобы получить характерное современное звучание. А если трек подразумевает участие нескольких людей, поможет тег «Duet» (дуэт) или «Choir» (хор). Интересно, что ИИ уже научился имитировать даже такие нюансы, как шёпот («Whispering») или крик («Screaming»), что открывает простор для экспериментов в тяжёлых жанрах.
Примеры для энергичных жанров
Перейдём от теории к практике. Допустим, стоит задача создать мощный рок-хит для тренировок. Обыватель напишет «Rock song». Опытный же «промт-инженер» сформулирует запрос иначе. Выглядеть это может примерно так:
Hard Rock, Heavy Metal, Aggressive electric guitar riffs, Powerful drums, Male gritty vocals, High energy, Fast tempo
В таком запросе каждое слово работает на усиление эффекта. «Aggressive riffs» дают понять, что гитара должна солировать и звучать жёстко. «Fast tempo» не даст треку скатиться в балладу. Результат при таком подходе с большой долей вероятности получится драйвовым и «качающим». Если же хочется чего-то более современного, например, в стиле киберпанк, промт видоизменится:
Industrial Metal, Cyberpunk atmosphere, Synthesizers, Distorted bass, Futurisitc, Dark vibes, Aggressive vocals
Здесь уже на первый план выходят синтезаторы и искажённый бас, создающие тот самый мрачный антураж будущего.
Варианты для спокойной музыки
Совершенно иной подход требуется для создания фона или релакс-музыки. Здесь агрессия ни к чему. Возьмём популярный стиль Lo-Fi, под который так хорошо работается или учится. Промт для него будет строиться на мягкости и уюте. Пример готового решения:
Lo-Fi Hip Hop, Chill beats, Jazzy piano chords, Vinyl crackle, Nostalgic mood, Slow tempo, Instrumental, No vocals
Обратите внимание на деталь «Vinyl crackle» — этот тег добавляет характерный треск винила, который является изюминкой жанра. А указание «No vocals» гарантирует, что в ваш спокойный инструментал внезапно не ворвётся певец. Другой вариант — атмосферная поп-музыка для вечерней поездки. Запрос может звучать так:
Dream Pop, Synthpop, Ethereal female vocals, Reverb, Atmospheric, Night drive vibe, Melodic, Catchy hook
Словосочетание «Catchy hook» подсказывает нейросети, что нужно сделать акцент на запоминающейся мелодии, которая будет «застревать» в голове.
Специфика электронной сцены
В мире электронной музыки количество поджанров исчисляется сотнями, и здесь точность важна как никогда. Если вы грезят о клубном хите, стоит использовать терминологию диджеев. Пример для техно-трека:
Melodic Techno, Driving bassline, 128 BPM, Hypnotic synth loops, Minimalist, Dark atmosphere, Club banger
Указание конкретного темпа (128 BPM) — это довольно сильный ход, который сразу задаёт ритмическую сетку. Для более ломаных ритмов, скажем, Drum and Bass, запрос будет иным:
Liquid Drum and Bass, Fast breakbeats, Deep sub bass, Soulful female vocals, Atmospheric pads, 170 BPM, Emotional
Здесь «Soulful» добавляет вокалу душевности, а «Deep sub bass» гарантирует наличие глубоких низких частот, от которых дрожат стёкла. Электронная музыка — это кладезь для экспериментов со звуковыми текстурами.
Как работать с текстом песни?
Нельзя не упомянуть и о текстовой составляющей. Если вы генерируете не только музыку, но и стихи через ChatGPT или встроенные модули музыкальных нейросетей, к промту для лирики тоже есть свои требования. Не стоит просить «напиши песню про любовь». Это слишком банально. Лучше задать контекст и структуру. Пример запроса:
Напиши текст песни в стиле инди-рок про осенний парк и утраченные надежды. Используй метафоры с падающими листьями и холодным ветром. Структура: Куплет 1, Припев, Куплет 2, Припев, Бридж, Финал. Рифма должна быть неглагольной, слог — сложным и образным.
Такой подход отсекает примитивные рифмы типа «кровь-любовь». Кроме того, можно указать настроение самого текста: «Sarcastic tone» (сарказм) или «Hopeful message» (обнадёживающий посыл). Машина довольно неплохо считывает эмоциональный окрас, если его чётко обозначить.
Технические нюансы и хитрости
Существуют и менее очевидные команды, способные спасти неудачную генерацию. Например, если нейросеть упорно делает звук «плоским», можно добавить теги, относящиеся к продюсированию: «High fidelity», «Masterpiece», «Crystal clear production», «Wide stereo image». Это своего рода сигнал качества. С другой стороны, если нужна стилизация под старину, спасательным кругом станут теги: «Low fidelity», «Mono», «Vintage recording», «Tape saturation». Они добавят звуку теплоты и артефактов, свойственных старым записям. Ещё один важный момент — сложность аранжировки. Если вам кажется, что в песне слишком много инструментов и они мешают друг другу, добавьте слово «Minimalist» или «Sparse arrangement». И наоборот, для создания стены звука подойдёт «Orchestral», «Cinematic» или «Layered instruments».
Подводные камни генерации
Однако даже с идеальным промтом можно наткнуться на проблемы. Одной из самых частых ошибок является перегрузка запроса. Когда в строке указано тридцать тегов, противоречащих друг другу, алгоритм начинает «галлюцинировать». Не стоит пытаться скрестить «Death Metal» и «Lullaby» (колыбельную), если только вашей целью не является создание абсурдного контента. Также стоит избегать слишком общих слов вроде «Good music» или «Best song». Для машины они не несут никакой смысловой нагрузки. Бьёт по бюджету генераций (если вы используете платные сервисы) и отсутствие чёткой структуры. Если не расставить теги [Verse] и [Chorus] в окне лирики, нейросеть может спеть куплет как припев, и вся динамика развалится. Скрупулёзный подход к деталям здесь окупается сторицей.
Эклектика и смелые эксперименты
Самое интересное начинается там, где нарушаются правила. Искусственный интеллект, не скованный человеческими предрассудками, способен создавать удивительные гибриды. Попробуйте смешать несочетаемое. Например:
Opera vocals mixed with Dubstep beat, Dramatic, Heavy bass drops, Soprano
Звучит дико? Безусловно. Но результат может оказаться грандиозным и совершенно новым. Или, скажем:
Medieval Folk instruments with Trap beats, Flute, 808 bass, Catchy flow
Такой «фолк-трэп» может стать вирусным хитом в соцсетях благодаря своей самобытности. Главное — не бояться провалов. Ведь в генеративной музыке количество переходит в качество. Иногда из десяти неудачных вариантов один оказывается тем самым бриллиантом.
Влияние языка на звучание
Любопытный нюанс: язык, на котором написан промт, лучше всего использовать английский. Даже если интерфейс нейросети переведён на русский, её «внутренности» обучались преимущественно на англоязычных датасетах. Термины вроде «Groovy», «Funky» или «Distorted» машина понимает гораздо точнее, чем их русские аналоги. Разумеется, текст самой песни может быть на любом языке, но вот «техническое задание» лучше давать на международном музыкальном сленге. Это же правило касается и названий инструментов. Лучше написать «Cello» вместо «Виолончель» и «Kick drum» вместо «Бочка». Это повышает точность попадания в задуманный образ. Впрочем, нейросети развиваются стремительно, и возможно, скоро языковой барьер исчезнет окончательно.
Психология восприятия ИИ-музыки
Создавая промт, стоит задуматься и о том, кто будет слушать этот трек. Современный слушатель довольно искушён. Он быстро распознаёт фальшь. Поэтому в промтах полезно использовать слова, отвечающие за «человечность» исполнения. Теги «Emotional», «Heartfelt», «Soulful», «Expressive» заставляют алгоритм добавлять в вокал микро-неточности, вздохи и интонационные перепады, которые делают голос живым. Идеально ровный, квантованный по сетке трек часто воспринимается как мёртвый. А вот лёгкая «небрежность» (которую тоже можно запрограммировать тегами вроде «Loose rhythm» или «Human feel») творит чудеса восприятия. Это тонкая грань, но именно она отделяет бездушный код от настоящего искусства.
Финальные штрихи
Работа с промтами — это, по сути, новый вид творчества. Вы не перебираете струны, но перебираете смыслы. И здесь, как и в любом искусстве, важен вкус и насмотренность (или, вернее, наслушанность). Чем богаче ваш словарный запас в области музыкальных стилей и терминов, тем точнее будет результат. Не стоит ограничиваться стандартными шаблонами. Ищите редкие жанры, изучайте названия экзотических инструментов, экспериментируйте с эпитетами. Музыкальная нейросеть — это мощнейший инструмент, но без грамотного оператора она остаётся лишь дорогой игрушкой.
Пусть ваши эксперименты с промтами принесут неожиданные плоды, а созданные треки найдут своего слушателя и займут достойное место в плейлистах. Удачи в творческом поиске!