ACE-Step：ACE Studio和StepFun联合开发的开源音乐生成模型

ACE-Step项目简介

ACE-Step是由ACE Studio和StepFun联合开发的开源音乐生成模型。它通过整合多种先进技术，如基于扩散的生成方式、深度压缩自编码器和轻量级线性变换器，实现了快速生成高质量音乐的能力。在A100 GPU上，仅需20秒就能生成4分钟的音乐，比传统方法快15倍。该模型不仅生成速度快，还具备良好的音乐连贯性和细节保留能力，支持多种语言和主流音乐风格。此外，它还提供丰富的功能，如歌词编辑、变体生成等，为音乐创作者带来了极大的便利。

ACE-Step主要功能

1. 快速音乐生成：
   • 在A100 GPU上，仅需20秒即可生成4分钟的音乐，大大提高了音乐创作的效率。
2. 多语言支持：
   • 支持19种语言，包括英语、中文、俄语、西班牙语、日语等10种语言表现尤为出色，满足不同语言用户的创作需求。
3. 多样化音乐风格：
   • 支持多种主流音乐风格，如流行、摇滚、电子、爵士等，满足不同风格的创作需求。
4. 变体生成：
   • 通过调整噪声比例，可以生成不同变体的音乐，为创作者提供多样化的选择。
5. 重绘功能：
   • 对特定部分重新生成，修改风格、歌词或人声，同时保留其他元素，方便创作者进行局部调整。
6. 歌词编辑：
   • 支持对生成的音乐进行局部歌词修改，同时保持旋律和伴奏不变，方便创作者进行个性化创作。
7. Lyric2Vocal：
   • 基于LoRA微调，直接从歌词生成人声音频，简化了人声创作流程。
8. Text2Samples：
   • 生成音乐样本和循环，帮助制作人快速创建乐器循环、音效等，提升创作效率。

ACE-Step技术原理

1. 基于扩散的生成方式：
   • 利用扩散模型的特性，逐步从噪声中生成高质量的音乐信号，确保生成的音乐具有良好的连贯性和自然度。
2. 深度压缩自编码器（DCAE）：
   • 通过深度压缩自编码器对音乐信号进行高效编码和解码，减少计算资源的消耗，同时保留音乐的关键特征。
3. 轻量级线性变换器：
   • 采用轻量级线性变换器，提高模型的计算效率，使其在有限的硬件资源下能够快速生成音乐。
4. 语义表示对齐（REPA）：
   • 在训练过程中，利用MERT和m-hubert对齐语义表示，实现快速收敛，提升模型的训练效率和生成质量。
5. 高级控制机制：
   • 提供语音克隆、歌词编辑、混音和音轨生成等高级控制功能，增强创作者对生成音乐的可控性。
6. 多语言和多风格适配：
   • 通过优化模型架构和训练数据，使其能够支持多种语言和主流音乐风格，满足不同用户的创作需求。

ACE-Step应用场景

1. 音乐创作：音乐人可快速生成音乐作品，激发创作灵感，节省创作时间。
2. 影视配乐：为影视作品快速生成适配的背景音乐，提升制作效率。
3. 游戏音乐：为游戏生成符合场景的音乐，增强游戏体验。
4. 广告制作：快速生成广告配乐，满足不同广告主题的音乐需求。
5. 个人娱乐：用户可生成个性化音乐，用于个人欣赏或社交分享。
6. 音乐教育：辅助音乐教学，生成示例音乐，帮助学生理解不同风格和结构。

ACE-Step项目入口

项目地址：https://ace-step.github.io/

Github地址：https://github.com/ace-step/ACE-Step

论文地址：https://huggingface.co/spaces/ACE-Step/ACE-Step