ACE-Step是什么
ACE-Step 是 ACE Studio 和 StepFun 聯合推出的一款開源音樂生成基礎模型，專為高效、連貫、可控的音樂創作而設計。它融合了擴散模型、深度壓縮自編碼器（DCAE）和輕量級線性變換器，生成速度比傳統大模型快約 15 倍，能快速產出高質量音樂。ACE-Step 支持多風格、多語言和多種可控參數，適用于快速作曲、音頻生成等多種場景，為音樂人和內容創作者帶來便捷高效的創作體驗。
ACE-Step的主要功能
- 快速生成：在 A100 GPU 上，4 分鐘音樂僅需 20 秒完成。
- 風格多樣：支持流行、搖滾、電子、爵士等多種音樂風格，以及多語言歌詞生成。
- 多樣化變體：通過調整噪聲比例，快速生成不同版本的音樂，帶來更多創作靈感。
- 局部重繪：可以對特定片段重新生成，靈活調整風格、歌詞或人聲，保留其他部分不變。
- 歌詞微調：直接修改歌詞內容，旋律和伴奏保持不變，方便快速調整。
- 多語言能力：支持 19 種語言，英語、中文、俄語、西班牙語、日語等 10 種語言效果最佳。
- Lyric2Vocal：通過 LoRA 微調，實現從歌詞直接生成歌聲。
- Text2Samples：一鍵生成樂器循環、音效等音樂樣本，助力快速搭建音樂片段。
ACE-Step的技術原理
- 擴散模型：通過逐步去噪的方式生成音樂，ACE-Step 針對傳統擴散模型在長音樂結構連貫性不足的問題，做了架構優化，提升了整體流暢度。
- 深度壓縮自編碼器（DCAE）：有效壓縮和解壓音頻數據，減少算力消耗，同時保留細節豐富的音質。
- 輕量級線性變換器：高效處理音樂序列信息，確保旋律、和聲、節奏等元素自然連貫。
- 語義對齊：通過 MERT 和 m-hubert 等技術，讓模型在訓練過程中對齊音頻的語義層次，提升生成的理解度和一致性。
- 訓練優化：結合語義對齊和高效優化算法，ACE-Step 實現了在短時間內生成高質量音樂的能力，兼顧速度與連貫性。
ACE-Step的項目地址
- 項目官網：https://ace-step.github.io/
- GitHub倉庫：https://github.com/ace-step/ACE-Step
- HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/ACE-Step/ACE-Step-v1-3.5B
ACE-Step的應用場景
- 音樂創作：快速生成旋律和歌詞，激發創作靈感，提升創作效率。
- 人聲生成：直接從歌詞生成人聲，方便制作人快速制作人聲 Demo。
- 音樂制作：自動生成樂器循環、音效等素材，豐富制作資源庫。
- 多語言創作：支持跨語言創作，適合全球化音樂項目。
- 音樂教育：作為教學輔助工具，幫助學生學習作曲、編曲和音頻制作。
視頻介紹：
ACE-Step
快速上手指南
AI工具已經被打包成一鍵啟動的版本，只需輕輕點擊即可使用，無需再為環境配置中的各種問題煩惱，一切變得更加便捷高效。
電腦配置要求
- 操作系統：Windows 10/11 64位
- 內存：建議20G以上
- 顯卡：至少8G及以上顯存的英偉達（NVIDIA）顯卡
- CUDA：顯卡支持的CUDA版本大于等于12.8版本
- 整個包解壓完約15G，要留足硬盤空間
如何查看顯卡品牌型號和顯存：
- 打開任務管理器
- 點擊“性能”
- 點擊“GPU”
- 右上角可以看到顯卡型號，下方可以看到顯存大小
使用教程：
① 打開下載頁面：
- (方式1)直達鏈接：https://xyanai.com/2009.html
- (方式2)進入官網www.xyanai.com,搜索“ACE-Step”
進入后點擊頁面右側下載按鈕，下載整合包之后解壓，建議使用winrar解壓（解壓軟件在文件包中，或者可以自己下載安裝，下載地址：https://www.winrar.com.cn/）
不要用Windows自帶解壓！！不要用360解壓！！
注意：文件夾路徑和文件名稱（包括音頻、圖片、視頻等文件名稱）不要出現中文字符，否則部分軟件會因識別不出而報錯
② 雙擊“啟動程序.exe”，稍等片刻會在瀏覽器中自動打開操作界面
③你可以自定義音頻時長（默認 -1 為隨機長度），輸入音樂風格或主題的提示詞，還可選擇上傳音頻作為參考（不過目前參考音頻效果一般，不太推薦）。接著，填寫歌詞內容，支持使用?[verse]（主歌）、[chorus]（副歌）、[bridge]（過渡段）等標簽來劃分不同段落。完成后點擊“生成”，幾秒鐘后結果就會在右側顯示。你可以直接試聽，也可點擊右上角下載按鈕保存文件。如果對結果不滿意，還可以一鍵重新生成，簡單高效。
④ 生成的音頻結果會顯示在下方，可通過播放按鈕試聽效果，或點擊下載按鈕保存到指定文件夾。
總結
ACE-Step 是一款由 ACE Studio 和 StepFun 聯合開發的開源音樂生成模型，具備快速、高效、連貫的音樂創作能力。它融合擴散模型、深度壓縮自編碼器和輕量級線性變換器，支持多風格、多語言音樂生成，可快速完成旋律、人聲、歌詞、樂器循環等內容的創作，適用于音樂制作、創作靈感、人聲 Demo 和音樂教育等場景，幫助用戶高效完成音樂創作。
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