今日のAI音楽の問題
AIを活用した音楽生成の現在の方法は、厄介な妥協に直面しています。LLMベースのモデルは遅く、構造が欠けています。拡散モデルは整合性に苦労しています。多くのモデルは長さの制御が限られています。
イライラさせる妥協
- 大規模言語モデルに基づくモデルは歌詞の整合性を高めますが、音楽生成が非常に遅く、長い作品の流れが欠けています。
- 拡散モデルは迅速ですが、長時間にわたって音楽の一貫性と構造を維持するのに苦労します。
- 既存のモデルの多くは、音楽の長さを制御できなかったり、固定の長さの生成に制限されており、実際の音楽制作にはあまり適していません。
既存の技術はしばしばクリエイターに速度、音楽の質、制御のいずれかを選ばせることを余儀なくします。
ACE-Step音楽がこれらの問題をどのように解決するか
ACE-Step音楽は異なる構造で構築されています。いくつかの強力な技術をインテリジェントに組み合わせています：
- 拡散ベースの生成：効率的な合成のために。
- Sanaの深圧縮オートエンコーダ（DCAE）：音声を効果的に処理します。
- 構造理解のための軽量リニアトランスフォーマー。
トレーニング中、ACE-Stepの音楽はMERTやm-hubertなどの高度な技術を使用して意味的整合性（REPA）を実現し、学習と改善を迅速に行えるようにします。
ACE-Step音楽の主な利点
ACE-Step音楽は、独自の設計により最先端のパフォーマンスを提供し、速度、品質、柔軟性を兼ね備えています。
驚異的な生成速度
A100 GPUでわずか20秒で最大4分の音楽を生成します。これは旧型のLLMベースのモデルの15倍の速さです！あなたのエースステップ音楽を素早く手に入れましょう。
優れた音楽品質
ACE-Step音楽はより優れた音楽的整合性を実現し、歌詞がメロディー、ハーモニー、リズムに正確に沿うようにします。
柔軟な制御
固定出力長のモデルとは異なり、ACE-Stepの音楽は柔軟な長さの生成をサポートし、実用的な作曲に最適です。また、微細な音響詳細を保持し、先進的なコントロールを可能にします。
高度な機能
特別なトレーニングなしで多くの高度な機能をサポート。例えば、バリエーション生成（再撮影）、特定部分の再生成（再塗装）、歌詞の修正（編集）など。
イノベーションの基盤
そのデザインは、専門的なサブタスクのトレーニングを容易にし、クリエイティブなワークフローに統合された新しいツールへの道を開きます。コアなACEステップ音楽アーキテクチャは非常に柔軟性があります。
基盤を築く
ACE-Step音楽の目標は、音楽AIエコシステム全体のための堅牢で多用途な基盤を提供することです。このアーキテクチャにより、アプリケーションのシームレスな開発が可能になります。
トレーニング不要のアプリケーション
- 再撮影：曲のバリエーションを生成。
- 再描画：曲のセクションを再生成。
- 編集：生成された作品の歌詞を修正します。
微調整（LoRA使用）
- Lyric2Vocal: 歌詞からボーカルを生成します。
- Text2Sample：テキストから音楽サンプルやループを作成。
近日公開のアプリケーション
RapMachine、StemGen、Singing2Accompaniment。
ACE-Stepライブを体験
ACE-Stepの強力な音楽生成機能を直接体験してください。（デモリンク近日公開！）
使い方（将来）
- 1. プロンプトまたは歌詞を入力してください
- 2. 希望の長さとスタイルを選択
- 3. 生成をクリックして音楽を作成
- 4. プレビュー、洗練、ダウンロード
利用可能な機能（将来）
- • 柔軟な長さの生成
- • 複数のジャンル/スタイルサポート（予定）
- • リアルタイムプレビュー＆編集
- • 高品質なエクスポートオプション
ACE-Step音楽の実演を聞く
ACE-Stepによって生成された音楽の例を聞いてください。（デモは利用可能になるたびに追加されます）
ACE-Step音楽のデモが近日公開予定！
ACE-Stepの機能のショーケース例を準備しています。後でご確認ください。
限界の認識
最先端の技術であるACE-Step音楽は今も進化し続けています。私たちは透明性と継続的な改善にコミットしています。
- 出力は設定によって不安定になることがあります（「ガチャスタイル」の結果のように）。
- 特定のスタイル（中国のラップなど）のパフォーマンスには改善が必要で、全体のスタイルの遵守に限界があります。
- 再描画や音楽の拡張中には、時折不自然な音がすることがあります。
- 音声合成の品質は粗く、ニュアンスに欠けることがあります。
- 音楽パラメータのより細かな制御に向けて取り組んでいます。
- 複数言語の歌詞に対するサポートと精度を向上させる。
ACE-Step Musicのチーム
ACE-Step音楽基盤モデルを推進するコア開発者や貢献者に会いましょう。
コア開発者
ジョンミン・ゴン、ショーン・ジャオ、セン・ワン、シェンユアン・シュー、ジョー・グオ
主な貢献
Sanaの深圧縮オートエンコーダ技術。ウェブページの雰囲気はRoocodeによってコーディングされています。
ツールとリソース
AI音楽コミュニティ/インターネットからの歌詞。MERTとm-hubertを用いてトレーニング。
ニュースとコラボレーション
ACE-Step Musicの進捗とコラボレーションについての最新情報をお届けします（リンクとパートナーは随時更新されます）
プロジェクトブログ（近日公開）
私たちの開発の旅と最新の発表をフォローしてください。
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研究論文（予定）
ACE-Stepの技術的詳細を深く探求してください。
もっと読む（リンク無効）
コミュニティフォーラム（計画中）
ディスカッションに参加し、フィードバックを共有し、コラボレーションします。
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