ACE-Step 음악AI 음악 생성의 미래

실망스러운妥協

• 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 모델은 가사를 잘 정렬할 수 있지만 음악 생성 속도가 느리고 긴 곡에서는 구조적 흐름이 부족합니다.
• 확산 모델은 더 빠르지만, 긴 시간 동안 음악의 일관성과 구조를 유지하는 데 어려움을 겪습니다.
• 많은 기존 모델들은 음악의 길이를 조절할 수 없거나 고정된 길이만 생성할 수 있어서 실제 음악 제작에는 적합하지 않습니다.

기존 기술은 종종 제작자가 속도, 음악 품질 또는 제어 중 하나를 선택하도록 강요합니다.

ACE-Step 음악이 이러한 문제를 해결하는 방법

ACE-Step 음악은 다르게 구축되었습니다. 여러 강력한 기술을 지능적으로 결합합니다:

• 확산 기반 생성: 효율적인 합성을 위해.
• 사나의 딥 압축 오토인코더(DCAE): 오디오를 효과적으로 처리하기 위한 기술.
• 가벼운 선형 변환기: 구조적 이해를 위한.

ACE-Step 음악은 훈련 중 MERT 및 m-hubert와 같은 고급 기술을 사용하여 의미적 정렬(REPA)을 수행하여 더 빠르게 학습하고 개선할 수 있습니다.