ACE-Step是什么
ACE-Step 是 基础模型，基于创新的架构设计实现高效、连贯且可控的音乐创作。ACE-Step结合扩散模型、深度压缩自编码器（DCAE）和轻量级线性变换器，能在短时间内生成高质量的音乐作品，速度比传统 LLM 模型快 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。ACE-Step适用于快速生成音乐，作为基础模型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 A100 GPU 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）和多种语言的歌词生成。
- 变体生成：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，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（Diffusion Model）：基于逐步去除噪声生成数据。模型能快速合成音乐，传统扩散模型在长结构连贯性上存在不足。ACE-Step 基于创新的架构设计解决这一问题。
- 深度压缩自编码器：DCAE 用在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：用在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 用 MERT（Music Embedding Representation）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：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
- 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/ACE-Step/ACE-Step
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。
