AI應用風向標（公眾號：ZhidxcomAI）
作者｜江宇
編輯｜漠影
智東西9月30日報道，明天就是國慶假期首日，除了計劃去哪兒玩、拍什么Vlog，還有一件事可以試試看：把旅途記錄成“AI原創歌”。
智東西今天體驗的主角是Tunee，一款支持“對話式音樂生成”的音樂Agent，能理解文字、視頻、圖像甚至哼唱，直接生成專業級音樂和MV，甚至還有母帶處理、歌詞編輯、分軌導出等一整套創作流程。
這次，智東西就借著假期的氛圍，用“國慶出游”作為主題，從“路上聽的歌”到“vlog配樂”，再到“獻禮MV”，全流程試了一遍Tunee的能力。
一、視頻配樂、模仿周董、國慶獻禮歌，和Tunee一起寫了16首歌
Prompt 1：假期路上想聽一首放松的電子輕音樂（快速模式）
先從最實用的場景開始。國慶旅行出發前，想在路上聽點輕松的BGM，我們輸入了一個基礎但典型的提示：“假期路上想聽一首放松的電子輕音樂”。
Tunee給出了三種風格各異的電子輕音樂方案，智東西直接選擇“我全都要”，每個風格都會給出兩個版本。
生成界面與Lovart保持一致，六首音樂以“畫布”方式集中展示，同一主題下的不同版本會自動歸為一組，并附有風格提示詞說明，標識清晰。
每首作品右方還可以追加“再來2首”，不斷擴展同一主題下的音樂作品。當我們把鼠標移到任一音樂塊上方時，會出現更細致的功能入口：編輯歌詞和提示、編輯歌曲詳情、智能母帶處理、歌詞視頻生成、分軌導出等，若為訂閱用戶，還可申請生成版權證書，整套功能覆蓋音樂制作的多個環節。
試聽效果也符合預期。在同一個提示詞下生成的兩個版本，其旋律結構和氛圍感較為接近，但三種風格之間的編曲和節奏依然有明顯區別。
▲慢行云端
▲陽光灑落的午后
▲清風電音行
▲躍動晨光
▲浮光掠影
▲星塵漫游
對于這類抽象情緒詞，比如“輕松”，Tunee的理解和轉化都相當準確，電子輕音樂的整體風格也基本對得上需求。
Prompt 2：為視頻配上背景音樂（快速模式）
我們隨即上傳了一段之前假期拍攝的煙花秀視頻，測試Tunee的“視頻生成音樂”能力。視頻上傳后，系統會自動生成一段原視頻的音樂分析，結合該分析提供幾種推薦風格。
我們選擇了“磅礴交響氛圍”這一項。
試聽結果確實貼合：鼓組、弦樂和銅管編排層次豐富，音樂節奏與原視頻畫面呼應得很自然。
▲光之交響
▲星火燎原
Tunee在多模態識別方面的能力也在這一步驗證得比較扎實，它能理解上傳的視頻內容，并能夠用音樂表達畫面，而非簡單套用通用模板。
Prompt 3：要有BGM里常見的vlog感，模仿周杰倫《一路向北》的風格（聯網搜索）
假期拍vlog是很多人的標配，我們這次用一個“口語化”的指令來測試Tunee對模糊語言的理解能力。
系統返回了三種不同的創作思路，并用一句話總結了整體理解方向：“既保留vlog常見的輕松氛圍，又融合《一路向北》的情感色彩”。三種方案分別聚焦于周杰倫這首歌的三個不同音樂要素：鋼琴和弦色彩、抒情旋律線和空間感編曲。整體呈現的是一種“借用元素”的處理方式，而不是照搬原曲風。
我們再次選擇“我全都要”，繼續測試模仿的具體實現效果。
▲城市蘇醒時
▲晨光行版
▲向北的溫柔
▲晨光里的舊信
▲向北的微光
▲晨曦行旅
試聽中，《向北的溫柔》這首作品確實有“周氏情歌”味道。隨后我們進一步測試Tunee的MV生成能力。制作流程共分三步：
1、選擇畫面比例：如16:9或9:16；
2、選擇時間范圍：最長支持1分鐘，適配短視頻平臺使用；
3、選擇視覺風格：系統提供多種風格模板可選，暫不支持自定義輸入風格指令。
完成上述設置后，系統會自動給出分鏡腳本和關鍵幀方案。
用戶既可以直接生成MV，也可以返回修改提示詞再重新規劃，是一套較完整的MV生成流程。
Prompt 4：為慶賀祖國母親76周歲生日，寫一首獻禮歌曲，模仿《我和我的祖國》（聯網模式）
臨近國慶節，我們最后測試了一次更具儀式感的任務：寫一首“獻禮歌曲”。我們選擇“流行勵志正能量風”作為基調。
生成結果顯示，Tunee給出的人聲與編曲都具備成熟度，AI歌手之間有自然的和聲配合，情緒鋪墊和高潮推進都符合主旋律歌曲常見結構。整首歌的節奏飽滿、旋律大氣，完成度較高。不過可以看出，歌詞部分雖情感充沛，但整體表達稍顯概念化。
▲青春獻給祖國
▲血脈相通的中國心
我們最終選擇了《青春獻給祖國》這一版本，進入MV制作流程，整體與Prompt 3相同：選比例、定時長、挑風格，最后自動生成分鏡腳本與關鍵幀序列。整個流程驗證了Tunee從譜曲、寫詞、演唱、人聲合成、MV視覺渲染的完整能力閉環。
二、從唱鴨到Tunee，團隊力求降門檻
音樂AI Agent不是這支團隊第一次出手。
Tunee背后的核心團隊曾打造過“唱鴨”和“TemPolor”兩款音樂產品——前者讓用戶“不會樂器也能自彈自唱”，后者則主打免版權BGM，在海外獲得一批內容創作者和游戲開發者的穩定使用群體。
過去一年，隨著大模型能力的成熟，Tunee團隊對產品邏輯做了全面重構，并首次明確提出“音樂Agent”的定位。他們試圖用三項關鍵做法，把“音樂創作”門檻進一步拉低。
一是生成流程改為“兩段式”：先理解，再譜曲，而不是一句提示詞直接出結果；
二是對模糊意圖解析能力做了專項訓練，比如“要抖音感”“來點活人味”這類模糊表達，系統會結合時下流行趨勢與子風格結構，生成命中率更高的結果；
三是偏好記憶與上下文跟隨機制上線，用戶可反復修改、追加偏好、對話創作，完整保留“創作過程感”，而非一次性交付。
團隊構成上，93年出生的產品負責人龔天翼反倒是最年長的一位，產品與設計團隊多由00后組成，研發成員中也有不少具備音樂制作背景的“非典型工程師”。
目前，Tunee的內測數據顯示，用戶次日留存超過50%，七日留存接近30%，平均每位用戶已創作超過6段音樂。這組數據讓團隊對“對話式音樂創作”有了更足的信心。
結語：這個假期，你可以和Tunee一起寫首歌
音樂Agent正在成為新一代內容創作者的工具庫成員。Tunee試圖把專業制作流程“打包”進一個對話框，讓“想寫歌”這件事變得像發朋友圈一樣自然。
從實際體驗來看，無論是國慶路上的BGM、Vlog的背景配樂，還是一首儀式感十足的獻禮歌曲，Tunee都能快速理解需求并給出結構完整、風格多樣的音樂方案。
當然，它還有不少“待優化”的地方：歌詞內容目前略顯模板化，視覺風格暫不支持自定義輸入，以及上下文能力不足。但在“AI能不能真正幫用戶做出一首歌”這件事上，Tunee的完成度已經很亮眼。
