يقوم هذا البحث بدراسة توسيع بسيط لتدفق التصحيح المستند إلى الانتشار (diffusion-based rectified flow) في نماذج الترانسفورمر (Transformers) لإنشاء الموسيقى من النص، والتي تم تسميتها بـ FluxMusic. بشكل عام، وبالتعاون مع تصميم نموذج Flux المتطور (https://github.com/black-forest-labs/flux)، نقوم بنقله إلى فضاء VAE الكامن للمطياف الصوتي (mel-spectrum). يتضمن ذلك أولاً تطبيق سلسلة من انتباهات مستقلة على مجرى النص والموسيقى المزدوج، ثم استخدام سلسلة موسيقية مكدسة للتنبؤ بالشظايا المعالجة من الضوضاء (denoised patch prediction). نستخدم عدة مُشفِّرات نص مسبقة التدريب للاستيلاء بشكل كافٍ على المعلومات الدلالية للتعليق بالإضافة إلى مرونة الاستدلال. بين هذه الخطوات، يتم استخدام المعلومات النصية الخشنة مع تضمينات خطوة الزمن في آلية تعديل، بينما يتم ربط التفاصيل النصية الدقيقة بالسلاسل الموسيقية كمدخلات. من خلال دراسة عميقة، أظهرنا أن تدريب التدفق المصحح مع هندسة معمارية محسَّنة يتفوق بشكل كبير على الأساليب التقليدية للانتشار في مهمة إنشاء الموسيقى من النص، كما يدل على ذلك مجموعة من المقاييس الآلية وتقييمات التفضيل البشري. لقد جعلنا بيانات الاختبار الخاصة بنا والكود وأوزان النموذج متاحة للجمهور عبر الرابط التالي: https://github.com/feizc/FluxMusic.