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AI音乐创作迎来重大突破,8G显存即可运行的开源模型ACE-Step将改写行业规则。 核心内容: 1. ACE-Step音乐生成模型的技术特点与创新点 2. 与传统模型及闭源商业产品的性能对比 3. 开源生态如何推动音乐AI领域的进步与变革
闭源商业产品:商业化驱动的“孤岛式”创新
以Yue(网易伏羲)、SongGen(OpenAI)为代表的闭源模型,凭借强大的歌词对齐能力和商业化资源迅速占领市场,但其局限性也十分明显:
封闭生态:模型权重不公开,开发者无法二次开发或定制化;
性能瓶颈:依赖单一模态输入(如纯文本),难以支持音频编辑或多语言场景;
成本高昂:推理速度慢(生成4分钟音乐需5分钟),中小团队难以负担算力成本。
另一类是以DiffRhythm(Meta)为代表的开源扩散模型,虽通过概率采样实现了快速生成,但仍存在结构性缺陷:
长尾问题:生成结果易出现节奏断裂或旋律重复;
可控性差:难以精准调整风格或歌词细节;
计算冗余:扩散过程的迭代特性导致生成效率低下。
在此背景下,ACE-Step(由中国团队阶跃星辰与ACE Studio联合开发)以开源开放为核心理念,通过架构创新与工程优化打破行业壁垒:
在此背景下,ACE-Step(由中国团队阶跃星辰与ACE Studio联合开发)以开源开放为核心理念,通过架构创新与工程优化打破行业壁垒:
扩散模型加速引擎
融合Sana的Deep Compression AutoEncoder(DCAE),将音频压缩率提升300%,生成速度达20秒/4分钟音乐(A100 GPU),较闭源模型快15倍。
语义-结构双对齐机制
通过MERT+m-hubert联合训练,实现歌词语义(REPA)与音乐结构的精准对齐,旋律-和声一致性准确率提升至92%(行业平均85%)。
轻量化控制架构
基于线性Transformer的解码器支持歌词编辑、声纹克隆、风格迁移等细粒度控制
生态优势:开源社区的爆发力
相较于商业化产品的封闭性,ACE-Step通过以下方式重构音乐AI开发范式:
[verse]
、[chorus]
)的混合输入。如此优秀的一个音乐生成模型,不仅能文生音乐,还能进行高级的控制生成,如语音克隆、歌词编辑、混音和音轨生成。目前comfyUI官方已原生支持这个模型。
comfyUI中的实现与体验
comfyUI官方实现的模型下载:
https://huggingface.co/Comfy-Org/ACE-Step_ComfyUI_repackaged/tree/main/all_in_one
下载这个模型后,放置在comfyUI/models/checkpoint中。
ACE-step 文生音频工作流搭建很简单,如下图示:
确保 Load Checkpoints 节点加载了 ace_step_v1_3.5b.safetensors 模型
在 TextEncodeAceStepAudio 的 tags 输入对应的音乐风格等等
在 TextEncodeAceStepAudio 的 lyrics 中输入对应的歌词,如果你不知道该输入哪些歌词
点击 Run 按钮,或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行音频的生成。
等待内容生成返回结果后,你可在 Save Audio 节点中查看生成的音频,你可以点击播放试听,对应的音频也会被保存至 ComfyUI/output/audio (由Save Audio节点决定子目录名称)。
这里,我尝试了文生音频:
其它语言我不试了,我只搞中文!用哥哥的《追》来玩玩:
这一生也在进取 这分钟却挂念谁 我会说是唯独你不可失去 好风光似幻似虚 谁明人生乐趣 我会说为情为爱仍然是对 谁比你重要 成功了败了也完全无重要 谁比你重要 狂风与暴雨都因你燃烧 一追再追 只想追赶生命里一分一秒 原来多么可笑 你是真正目标 一追再追 追踪一些生活最基本需要 原来早不缺少
要先转拼音啦,用大语言模型来转:
在工作流中,上面是风格,下面是歌词。我也详细写了一些填写要点:
听一下:
这一生也在进取 这分钟却挂念谁 我会说是唯独你不可失去 好风光似幻似虚 谁明人生乐趣 我会说为情为爱仍然是对 谁比你重要 成功了败了也完全无重要 谁比你重要 狂风与暴雨都因你燃烧 一追再追 只想追赶生命里一分一秒 原来多么可笑 你是真正目标 一追再追 追踪一些生活最基本需要 原来早不缺少
本地算力不够怎么办?
如果本地设备算力不好的小伙伴,推荐使用线上comfyUI来运行体验:runninghub.cn
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