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ACE-Step，这是一个用于音乐生成的全新开源基础模型，它克服了现有方法的关键局限性，并通过整体架构设计实现了最佳性能。当前的方法在生成速度、音乐连贯性和可控性之间面临着固有的权衡。例如，基于 LLM 的模型（例如 Yue、SongGen）在歌词对齐方面表现出色，但推理速度慢且存在结构性伪影。另一方面，扩散模型（例如 DiffRhythm）虽然能够实现更快的合成速度，但通常缺乏长距离的结构连贯性。
ACE-Step 通过将基于扩散的生成与 Sana 的深度压缩自动编码器 (DCAE) 和轻量级线性变换器相结合，弥补了这一差距。它进一步利用 MERT 和 m-hubert 在训练过程中对齐语义表征 (REPA)，从而实现快速收敛。因此，我们的模型在 A100 GPU 上仅需 20 秒即可合成长达 4 分钟的音乐，比基于 LLM 的基线快 15 倍，同时在旋律、和声和节奏指标上实现了卓越的音乐连贯性和歌词对齐。此外，ACE-Step 保留了细粒度的声学细节，支持语音克隆、歌词编辑、混音和音轨生成（例如，歌词到人声、歌唱到伴奏）等高级控制机制。
我们的愿景并非构建另一个端到端的文本到音乐流程，而是为音乐 AI 构建一个基础模型：一个快速、通用、高效且灵活的架构，使其能够轻松地在其上训练子任务。这为开发强大的工具铺平了道路，这些工具可以无缝集成到音乐艺术家、制作人和内容创作者的创作工作流程中。简而言之，我们的目标是为音乐构建一个稳定的传播时刻。
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