生成变体

批量生成再挑选，比一直改一版更快，也更容易看清方向

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问题

先把一版改到完美，是很多人的默认做法，在生成工具上通常最慢。模型每次输出都带随机性，方向不对时，改细节只是在一个错的答案上打磨。另一种失败更隐蔽，第一版刚好不错，于是不敢再生成，后面所有修改都围着这一版打转。

原理

变体把评价和修改拆开。同一提示跑多次，差别来自种子。改一个词再跑，差别来自那个词。两种要分开做，混在一起就分不清变化是谁带来的。判断也分层，先看段落结构和律动对不对，再看配器，最后才看音色细节，因为前两层不对时，后面的精修没有意义。数量也不是越多越好，超过自己能审听的上限，判断就会变糊。

做法

第一轮只跑六到八个，每个听完写一句结论，例如结构对、主音色太亮。记录提示原文、种子、时长和这句结论，缺了种子，下一轮就无法只在选中的方向附近微调。第二轮从最好的那一版出发，只改一个变量，再跑三到五个。每一批之内不要改提示，否则同批样本之间无法比较。停止的条件有两个，连续两轮没有出现新方向，或者当前最好的一版已经能满足交付。

听什么

在舒伯特即兴曲的主题与变奏里，听同一个乐思靠什么被认出来，变奏改的是织体、和声还是音区。在韦伯恩的钢琴变奏曲里，听每个变奏只动一两个参数时整体还成不成立。在 87 BPM 的嘻哈鼓组里，听同一鼓型多次生成后底鼓位置与镲片密度的细微差别，这类差别正是第一轮筛选要抓的东西。

事实来源

• 生成变体的筛选方法，依设计迭代实践通识核对，未抄原文
• 批量生成与挑选的流程，依制作实践通识核对，未抄文本

仅用于核查事实，正文为原创撰写。