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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-Step
- HuggingFace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。