ACE-Step

ACE-Step 是一款开源的音乐生成基础模型，旨在解决现有音乐生成方法在生成速度、音乐连贯性和可控性之间的权衡问题。它集成了基于扩散的生成方法、Sana 的深度压缩自编码器 (DCAE) 和轻量级线性转换器，并利用 MERT 和 m-hubert 在训练期间对齐语义表示，从而实现快速收敛。

主要特点:

• 高质量音乐生成: 支持多种音乐风格和流派，以及包括中文在内的多种语言。
• 可控性: 支持变体生成 (Variations Generation)、局部重绘 (Repainting) 和歌词编辑 (Lyric Editing) 等控制方式。
• 应用: 提供诸如 Lyric2Vocal（歌词生成人声）、Text2Samples（文本生成采样）等LoRA微调模型，并计划推出 RapMachine（AI说唱生成）和 StemGen（分轨生成）等功能。
• 硬件加速: 在A100 GPU上，仅需20秒即可生成长达4分钟的音乐，速度是基于LLM的基线的15倍。

使用场景:

ACE-Step可以被用于各种音乐相关的创作场景，例如：

• 音乐制作人: 快速生成各种风格的音乐片段、人声demo，或者对现有音乐进行变奏、编辑和扩展。
• 歌曲作者: 通过文本描述快速生成歌曲样本，或者将歌词转换为人声试听效果。
• 音乐爱好者: 探索各种音乐风格，或者通过AI生成个性化的音乐内容。
• 研究人员: 作为一个强大的基础模型，用于进一步研究和开发更先进的音乐AI技术，例如控制网的训练和歌唱到伴奏的生成。

总而言之，ACE-Step 致力于打造一个音乐 AI 的“Stable Diffusion 时刻”，为音乐艺术家、制作人和内容创作者提供一个快速、通用、高效且灵活的架构，简化音乐创作流程。