🎵 音乐生成 · 模型发布
DeepMind Lyria 3.5 发布：音乐生成在歌词、人声与创作控制上实现全面突破
7 月 29 日，Google DeepMind 发布最新音乐生成模型 Lyria 3.5，在音乐性、歌词质量、人声表现和创作控制四个维度实现显著提升，即日起在 Google Flow Music 平台上线。这是目前 DeepMind 在音乐生成领域能力最全面的版本。
综合公开信息整理•
2026-07-29•
全文约 3 分钟读完
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4 项
核心突破：音乐性·歌词·人声·创作控制
3.5
最新版本 · 从 Lyria 3.0 全面升级
🎯
今日上线 · Google Flow Music 平台
⚡ 30 秒速览
- 音乐性提升：更丰富的旋律结构与和声编排，输出更自然流畅，音乐表现力明显增强。
- 歌词质量飞跃：更好的提示词遵循与结构意识，押韵与节奏更精准，歌词创作更可控。
- 人声情感表达：更真实的情感表现力与发音清晰度，歌声更具感染力，接近真人演唱。
- 创作控制增强：精确控制节奏、时长与风格，让创作者在生成过程中拥有更多主导权。
01能力进化 Lyria 3.0 → 3.5 四个维度全面升级
从 Lyria 3.0 到 3.5，DeepMind 在音乐生成的四个核心维度上完成了系统性升级。这不是单一指标的提升，而是创作体验的全面重构。
Lyria 3.0
- 旋律结构基础，偶尔缺乏自然感
- 歌词生成质量一般，提示词遵循有限
- 人声偏合成感，情感表现力不足
- 节奏与时长控制能力有限
Lyria 3.5
- 丰富旋律 + 复杂和声，自然流畅
- 高质量歌词，强提示遵循 + 结构意识
- 真实情感人声，发音清晰，富有感染力
- 精确控制节奏 / 时长 / 风格
对比基于官方发布信息整理。每个维度的提升幅度因创作场景而异，实际体验建议在 Flow Music 中实测。
02能力图谱 四个维度的具体能力拆解
Lyria 3.5 的四个核心能力并非孤立存在，而是相互协同，共同构成一个更完整的音乐创作系统。
🎵 音乐性
更丰富的旋律结构、更复杂的和声编排，输出听起来更自然、更有音乐性。
旋律丰富
和声复杂
自然流畅
📝 歌词
更高品质的歌词生成，更好的提示词遵循与结构意识，押韵与节奏更精准。
提示遵循
结构意识
押韵精准
🎤 人声
更丰富的情感表达与更真实的声音表现，发音清晰度显著提升，歌声更具感染力。
情感表达
发音清晰
音色真实
🎛️ 创作控制
更精确地控制节奏与时长，让创作者在生成过程中拥有更多主导权与自由度。
节奏控制
时长精确
风格引导
能力标签基于官方发布描述提炼，每个维度下的具体能力点在实际使用中可组合调用。
03它到底能做什么？三个真实创作场景
🎹 专业音乐人：从动机到 demo 的全流程加速创作效率提升
- 设置好节奏与风格方向，Lyria 3.5 生成完整的旋律动机与和弦进行作为起点。
- 输入歌词主题与段落结构，模型输出结构完整的歌词（主歌 / 副歌 / 桥段）。
- 选择人声风格（温暖 / 明亮 / 沙哑等），生成情感丰富的演唱音轨。
- 最终输出可直接用于 demo 制作，大幅缩短从灵感 to 小样的周期。
Lyria 3.5 的价值不是替代创作者，而是将"从 0 到 1"的启动成本降至接近零。
🎬 内容创作者：为视频精准配乐时长精确到秒
- 指定视频时长与情绪关键词（如「3 分 20 秒，温暖治愈」），模型精确控制输出长度。
- 选择纯音乐或带哼唱版本，Lyria 3.5 自动匹配情绪曲线与节奏变化。
- 可反复调整风格参数（如「更轻快」或「更舒缓」），每次生成都保持时长一致。
- 输出直接用于视频配乐，无需后期裁剪适配。
时长精确控制是 Lyria 3.5 相比前代最实用的升级之一，直接解锁了音视频同步创作场景。
🎶 业余爱好者：一句话生成一首完整歌曲零门槛创作
- 输入简单的描述（如「一首关于夏天的民谣，节奏轻快」），模型自动生成歌词与旋律。
- 可选择不同的演唱风格与编曲配器，实时试听并调整。
- 支持反复修改歌词与旋律片段，保持整体风格一致。
- 快速生成一首完整的个人歌曲，可直接分享或导出。
降低了音乐创作的门槛，让没有乐理知识的用户也能表达自己的音乐想法。
04日常创作，一句话就能开始
🎧
快速生成背景音乐
「生成一段 2 分钟的氛围音乐，适合阅读时播放，钢琴为主，轻柔舒缓。」——Lyria 3.5 精确控制时长与风格，一次性生成可直接使用的背景音乐。
✍️
歌词协作改稿
「把第二段副歌的歌词改得更押韵，情绪更热烈一些。」——模型理解局部修改意图，保持整体结构不变，只调整目标段落。
🔄
风格迁移实验
「把这首民谣改成爵士风格，保留歌词和旋律轮廓。」——Lyria 3.5 对风格指令的理解更精准，创作者可以快速探索不同编曲方向。
05为什么是 DeepMind 做出来了？
答案藏在 DeepMind 在音乐 AI 领域近十年的持续投入里。从早期的 WaveNet 语音合成，到 MusicLM 文本到音乐生成，再到 Lyria 系列的专业化迭代——DeepMind 在音乐理解与生成上积累了深厚的技术底座。
Lyria 3.5 的四个维度升级，本质上是三个核心能力的协同突破：声学建模（人声真实感）、语言理解（歌词结构与提示遵循）、音乐理论（旋律与和声编排）。将这三者融合到一个统一的生成框架中，是 DeepMind 独有的技术整合能力。
一个诚实的注脚：
音乐生成领域并非只有 DeepMind 一家在推进。但 Lyria 3.5 选择的路径——在创作控制上做加法，在生成门槛上做减法——代表了当前行业的主流方向：让 AI 从"黑盒生成"走向"可协作的创作伙伴"。
声学建模+
语言理解+
音乐理论→
统一生成框架
编辑核心判断
AI 音乐生成的下一个竞争焦点，不是"谁的声音更像真人"，而是"谁能让创作者在生成过程中拥有更多话语权"。