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-import torch
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
-from music21 import converter, stream
+from transformers import AutoProcessor, MusicgenForConditionalGeneration
 
-# Chargement du modèle
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sander-wood/text-to-music')
-model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('sander-wood/text-to-music')
 
-# Fonction pour générer de la musique à partir du texte
-def generate_music_from_text(text):
-    input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt', max_length=1024, truncation=True)
-    outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1)
+processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/musicgen-large")
+model = MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/musicgen-large")
 
-    generated_music = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-    return generated_music
+inputs = processor(
+    text=["80s pop track with bassy drums and synth", "90s rock song with loud guitars and heavy drums"],
+    padding=True,
+    return_tensors="pt",
+)
 
-# Interface Streamlit
-import streamlit as st
+audio_values = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
 
-st.title("Text to Music Generator")
+from IPython.display import Audio
 
-text_input = st.text_area("Entrez le texte que vous souhaitez transformer en musique:")
-if st.button("Générer de la musique"):
-    if text_input:
-        generated_music = generate_music_from_text(text_input)
-        st.subheader("Musique générée:")
-        st.write(generated_music)
-
-        # Ajoutez une longueur de note par défaut dans la notation ABC
-        generated_music_with_default_length = f"L:1/4\n{generated_music}"
-
-        # Conversion de la musique en fichier MIDI et affichage
-        midi_stream = converter.parse(generated_music_with_default_length)
-        st.subheader("Écoutez la musique générée:")
-        st.write(midi_stream.show('midi', fp=None, return_data=True))
-
-st.write("Projet créé avec HuggingFace Transformers et Music21.")
+sampling_rate = model.config.audio_encoder.sampling_rate
+Audio(audio_values[0].numpy(), rate=sampling_rate)