星辰合鸣：ACE Studio与Step共筑音乐创新之路——基于开源技术的音乐生成基石

在数字创意的浩瀚宇宙中，一场由ACE Studio携手Step共同发起的音乐革命正悄然拉开序幕。他们联合推出的“星辰开源音乐生成基础模型”，犹如一座灯塔，照亮了人工智能与音乐创作交汇的新航道。这一创举不仅融合了双方在技术与艺术领域的深厚积累，更是将音乐创作的门槛降低，让每一个怀揣音乐梦想的人，都能借助开源的力量，探索旋律的新边界。模型的诞生，标志着一个全新的起点，它不仅为艺术家提供了无限灵感的源泉，也为AI辅助创作领域树立了新的标杆。在这条开放共享的旅途中，ACE Studio与Step正引领我们步入一个由智能音符编织的梦幻交响曲之中，共同见证科技与艺术碰撞出的璀璨火花。

　　ACE-Step是什么 　　

ace-step是由acestudio和stepfun联合推出的开源音乐生成基础模型，采用创新的架构设计，实现高效、连贯且可控的音乐创作。通过结合扩散模型、深度压缩自编码器（dcae）和轻量级线性变换器，ace-step能够在短时间内生成高质量的音乐作品，其速度是传统llm模型的15倍。ace-step支持多种音乐风格、语言和可控性功能，为音乐创作提供强大的工具。作为基础模型，ace-step适用于快速生成音乐，支持多种音乐创作子任务，助力音乐人、制作人和内容创作者实现高效创作。

　　 　　ACE-Step的主要功能 　　快速合成：在短时间内生成高质量的音乐，例如在A100GPU上生成4分钟的音乐仅需20秒。 　　多样化风格：支持多种主流音乐风格（如流行、摇滚、电子、爵士等）以及多种语言的歌词生成。 　　变体生成：通过调整噪声比例生成不同变体，提供多样化的音乐选择。 　　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。 　　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。 　　多语言支持：支持19种语言，其中英语、中文、俄语、西班牙语、日语等10种语言表现尤为出色。 　　Lyric2Vocal：基于LoRA微调，直接从歌词生成人声音频。 　　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。 　　ACE-Step的技术原理 　　扩散模型（DiffusionModel）：通过逐步去除噪声生成数据。模型能够快速合成音乐，传统扩散模型在长结构连贯性上存在不足。ACE-Step通过创新的架构设计解决这一问题。 　　深度压缩自编码器：DCAE用于高效的数据压缩和解压缩，保留音乐的细粒度音频细节，减少计算资源的消耗。 　　轻量级线性变换器：用于处理音乐的序列信息，确保生成的音乐在旋律、和声和节奏上具有连贯性。 　　语义对齐：ACE-Step使用MERT（MusicEmbeddingRepresentation）和m-hubert技术，在训练过程中对齐语义表示（REPA），实现快速收敛和高质量的生成效果。 　　训练优化：基于训练时的语义对齐和优化技术，ACE-Step能够在短时间内生成高质量的音乐，保持生成速度和连贯性之间的平衡。 　　ACE-Step的项目地址 　　项目官网： 　　GitHub仓库： 　　HuggingFace模型库： 　　在线体验Demo： 　　ACE-Step的应用场景 　　音乐创作：快速生成旋律、歌词，提供创作灵感。 　　人声生成：从歌词直接生成人声音频，适合制作人声演示。 　　音乐制作：生成乐器循环和音效，提供创作素材。 　　多语言支持：适用于跨语言音乐创作。 　　音乐教育：作为教学工具，帮助学习音乐创作。 　　

以上就是ACE-Step—ACEStudio联合阶跃星辰开源的音乐生成基础模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！