AI大模型学习二十八、ACE-Step：生成式AI音乐大模型简介与安装（一）

一、说明

先来一首创作的歌：

在大模型和生成式AI模型大规模发达的今天，利用大模型生成音乐也是其中一个重要的发展方向。今天我们就介绍一个这样的音乐生成模型ACE-Step，可基于关键字和歌词生成歌曲；基于歌曲生成伴奏等等功能。

1、概述

ACE-Step——一款突破性的开源音乐生成基础模型，通过整体架构设计克服了现有方法的固有缺陷，实现了业界领先的性能。当前音乐生成技术普遍面临生成速度、音乐连贯性与可控性之间的矛盾：基于大语言模型的方法（如Yue、SongGen）虽擅长歌词对齐，但存在推理速度慢和结构失真问题；而扩散模型（如DiffRhythm）虽能快速合成，却常缺乏长程结构连贯性。

ACE-Step创新性地融合了基于扩散的生成范式、Sana深度压缩自动编码器（DCAE）和轻量级线性Transformer架构，并引入MERT与m-hubert实现语义表征对齐（REPA）训练机制，显著加速模型收敛。实验表明，该模型在A100 GPU上仅需20秒即可生成长达4分钟的音乐，生成速度较基于LLM的基线模型提升15倍，同时在旋律、和声与节奏等维度展现出卓越的音乐连贯性和歌词对齐能力。更重要的是，ACE-Step完整保留了音乐信号的精细声学细节，支持音色克隆、歌词编辑、混音重构及分轨生成（如歌词转人声、歌声转伴奏）等高级控制功能。

不同于传统的端到端文本到音乐生成框架，我们的愿景是构建音乐AI的基础设施：打造一个高速、通用、高效且灵活的架构，使其能够便捷支持各类子任务的训练开发。这将为音乐人、制作人和内容创作者提供无缝融入创作流程的强大工具，最终实现音乐生成领域的"Stable Diffusion时刻"——让音乐创作民主化真正触手可及。

2、架构

现有的基于LLM的音乐生成模型，比如Yue、SongGen等虽然在歌词对齐方面表现出色，但推理速度慢且存在结构性问题。基于扩散模型，比如DiffRhythm虽然能够实现更快的合成速度，但通常缺乏较长段落的结构连贯性。为了克服这些现有模型的局限性，ACE-Step通过统一的架构设计实现了最佳性能，在生成速度、音乐连贯性和可控性之间多方面的改善。

ACE-Step通过diffusion生成与Sana的深度压缩自动编码器 (DCAE) 和轻量级线性变换器相结合，并利用MERT和m-hubert在训练过程中对齐语义表示 (REPA)，从而实现快速收敛。整体结构图如下：

 3、硬件测试

ACE-Step可实现在A100 GPU上仅需20秒即可合成一首4分钟的音乐。这比基于LLM的基准快15倍。同时还在旋律、和声和节奏指标上实现了完美的连贯性和歌词对齐。对不同硬件条件下的其系能表现得对比基准测试：

4、功能组成

ACE-Step主要有两个大的功能应用构成，后续会陆续推出Rap机，StemGen和唱歌伴奏等功能。

Lyric2Vocal（LoRA）：

基于对纯语音数据进行微调LoRA，可直接从歌词生成语音样本。

提供众多实用应用，如人声演示、指南曲目、歌曲创作辅助和人声编排实验。

提供一种快速测试歌词演唱效果的方法，帮助歌曲创作者更快地进行迭代。

Text2Samples (LoRA)：

与Lyric2Vocal类似，但针对纯乐器和样本数据进行了微调。

能够根据文本描述生成概念音乐制作样本。

有助于快速创建乐器循环、音效和音乐元素以供制作。

二、模型特点

ACE-Step 具备高效多元创作能力、强可控性和易于拓展的三大核心特色

1、高效多元创作支持

ACE-Step 具备出色的多语言支持、极速生成能力以及高质量的音乐创作表现，确保创作者能够实现跨文化创作与高质量交付。

• 音乐质量与表现力兼顾

ACE-Step 支持多种主流音乐风格的创作，并能够生成丰富多样且兼具表现力的演唱、器乐编排，确保音乐的连贯性与和谐，并展现出风格的多样性。

• 支持快速生成

ACE-Step 提供两种生成模式：快速和慢