🌗 ACE-Step:邁向音樂生成基礎模型的腳步
➤ 融合擴散模型與深度學習,打造音樂 AI 的新世代
✤ https://github.com/ace-step/ACE-Step
ACE-Step 是一個新穎的開源音樂生成基礎模型,它結合了擴散模型、Sana 的深度壓縮自動編碼器 (DCAE) 和輕量級線性變換器,旨在克服現有方法在生成速度、音樂連貫性和可控性之間的權衡。它利用 MERT 和 m-hubert 對齊語義表示,並在 A100 GPU 上僅需 20 秒即可合成長達 4 分鐘的音樂,速度是基於 LLM 的方法的 15 倍,同時在旋律、和聲和節奏方面實現了卓越的音樂連貫性和歌詞對齊。ACE-Step 支援多種語言和樂器風格,並提供歌詞編輯、風格變化等控制功能,目標是成為音樂 AI 領域的「Stable Diffusion」時刻。
+ 哇,這個模型速度真的很快!想像一下如果能用它快速產生音樂原型,對音樂創作簡直是革命性的改變。
+ 支援多語言功能太棒了!希望未來能看到更多語言的優化,讓更多人可以使用這個工具。
#人工智慧 #音樂生成 #深度學習
➤ 融合擴散模型與深度學習,打造音樂 AI 的新世代
✤ https://github.com/ace-step/ACE-Step
ACE-Step 是一個新穎的開源音樂生成基礎模型,它結合了擴散模型、Sana 的深度壓縮自動編碼器 (DCAE) 和輕量級線性變換器,旨在克服現有方法在生成速度、音樂連貫性和可控性之間的權衡。它利用 MERT 和 m-hubert 對齊語義表示,並在 A100 GPU 上僅需 20 秒即可合成長達 4 分鐘的音樂,速度是基於 LLM 的方法的 15 倍,同時在旋律、和聲和節奏方面實現了卓越的音樂連貫性和歌詞對齊。ACE-Step 支援多種語言和樂器風格,並提供歌詞編輯、風格變化等控制功能,目標是成為音樂 AI 領域的「Stable Diffusion」時刻。
+ 哇,這個模型速度真的很快!想像一下如果能用它快速產生音樂原型,對音樂創作簡直是革命性的改變。
+ 支援多語言功能太棒了!希望未來能看到更多語言的優化,讓更多人可以使用這個工具。
#人工智慧 #音樂生成 #深度學習