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浦东新区建设机械网站,河北建设网站证件查询,怎么制作微网站,做网站的公司 北京ACE-Step是什么 ACE-Step 是 ACE Studio 和 StepFun 联合推出的一款开源音乐生成基础模型#xff0c;专为高效、连贯、可控的音乐创作而设计。它融合了扩散模型、深度压缩自编码器#xff08;DCAE#xff09;和轻量级线性变换器#xff0c;生成速度比传统大模型快约 15 倍… ACE-Step是什么 ACE-Step 是 ACE Studio 和 StepFun 联合推出的一款开源音乐生成基础模型专为高效、连贯、可控的音乐创作而设计。它融合了扩散模型、深度压缩自编码器DCAE和轻量级线性变换器生成速度比传统大模型快约 15 倍能快速产出高质量音乐。ACE-Step 支持多风格、多语言和多种可控参数适用于快速作曲、音频生成等多种场景为音乐人和内容创作者带来便捷高效的创作体验。 ACE-Step的主要功能 快速生成在 A100 GPU 上4 分钟音乐仅需 20 秒完成。风格多样支持流行、摇滚、电子、爵士等多种音乐风格以及多语言歌词生成。多样化变体通过调整噪声比例快速生成不同版本的音乐带来更多创作灵感。局部重绘可以对特定片段重新生成灵活调整风格、歌词或人声保留其他部分不变。歌词微调直接修改歌词内容旋律和伴奏保持不变方便快速调整。多语言能力支持 19 种语言英语、中文、俄语、西班牙语、日语等 10 种语言效果最佳。Lyric2Vocal通过 LoRA 微调实现从歌词直接生成歌声。Text2Samples一键生成乐器循环、音效等音乐样本助力快速搭建音乐片段。 ACE-Step的技术原理 扩散模型通过逐步去噪的方式生成音乐ACE-Step 针对传统扩散模型在长音乐结构连贯性不足的问题做了架构优化提升了整体流畅度。深度压缩自编码器DCAE有效压缩和解压音频数据减少算力消耗同时保留细节丰富的音质。轻量级线性变换器高效处理音乐序列信息确保旋律、和声、节奏等元素自然连贯。语义对齐通过 MERT 和 m-hubert 等技术让模型在训练过程中对齐音频的语义层次提升生成的理解度和一致性。训练优化结合语义对齐和高效优化算法ACE-Step 实现了在短时间内生成高质量音乐的能力兼顾速度与连贯性。 ACE-Step的项目地址 项目官网https://ace-step.github.io/GitHub仓库https://github.com/ace-step/ACE-StepHuggingFace模型库https://huggingface.co/ACE-Step/ACE-Step-v1-3.5B ACE-Step的应用场景 音乐创作快速生成旋律和歌词激发创作灵感提升创作效率。人声生成直接从歌词生成人声方便制作人快速制作人声 Demo。音乐制作自动生成乐器循环、音效等素材丰富制作资源库。多语言创作支持跨语言创作适合全球化音乐项目。音乐教育作为教学辅助工具帮助学生学习作曲、编曲和音频制作。 视频介绍 ACE-Step快速上手指南 AI工具已经被打包成一键启动的版本只需轻轻点击即可使用无需再为环境配置中的各种问题烦恼一切变得更加便捷高效。 电脑配置要求 操作系统Windows 10/11 64位内存建议20G以上显卡至少8G及以上显存的英伟达NVIDIA显卡CUDA显卡支持的CUDA版本大于等于12.8版本整个包解压完约15G要留足硬盘空间 如何查看显卡品牌型号和显存 打开任务管理器点击“性能”点击“GPU”右上角可以看到显卡型号下方可以看到显存大小 使用教程 ① 打开下载页面 (方式1)直达链接https://xyanai.com/2009.html(方式2)进入官网www.xyanai.com,搜索“ACE-Step” 进入后点击页面右侧下载按钮下载整合包之后解压建议使用winrar解压解压软件在文件包中或者可以自己下载安装下载地址https://www.winrar.com.cn/ 不要用Windows自带解压不要用360解压 注意文件夹路径和文件名称包括音频、图片、视频等文件名称不要出现中文字符否则部分软件会因识别不出而报错 ② 双击“启动程序.exe”稍等片刻会在浏览器中自动打开操作界面 ③你可以自定义音频时长默认 -1 为随机长度输入音乐风格或主题的提示词还可选择上传音频作为参考不过目前参考音频效果一般不太推荐。接着填写歌词内容支持使用 [verse]主歌、[chorus]副歌、[bridge]过渡段等标签来划分不同段落。完成后点击“生成”几秒钟后结果就会在右侧显示。你可以直接试听也可点击右上角下载按钮保存文件。如果对结果不满意还可以一键重新生成简单高效。 ④ 生成的音频结果会显示在下方可通过播放按钮试听效果或点击下载按钮保存到指定文件夹。 总结 ACE-Step 是一款由 ACE Studio 和 StepFun 联合开发的开源音乐生成模型具备快速、高效、连贯的音乐创作能力。它融合扩散模型、深度压缩自编码器和轻量级线性变换器支持多风格、多语言音乐生成可快速完成旋律、人声、歌词、乐器循环等内容的创作适用于音乐制作、创作灵感、人声 Demo 和音乐教育等场景帮助用户高效完成音乐创作。
http://www.zqtcl.cn/news/278857/

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