InspireMusic
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Inspiremusic
紹介 :
InspireMusicは、PyTorchを用いて開発された、音楽、楽曲、オーディオ生成に特化したAIGCツールキットおよびモデルフレームワークです。オーディオのトークン化とデコードプロセス、自己回帰Transformerと条件付きフローマッチングモデルを組み合わせることで、高品質な音楽生成を実現します。テキストプロンプト、音楽スタイル、構造など、さまざまな条件制御に対応し、24kHzおよび48kHzの高品質オーディオを生成でき、長尺オーディオ生成も可能です。さらに、ユーザーがニーズに合わせてモデルを調整できるよう、便利な微調整と推論スクリプトを提供しています。InspireMusicのオープンソース化は、一般ユーザーが音楽制作を通じて研究における音響表現を向上させることを目的としています。
ターゲットユーザー :
音楽制作者、オーディオエンジニア、研究者、テキストから音楽を生成する必要がある方、または音楽生成モデルの研究開発を行う方々に適しています。制作者は、テキストから音楽を生成する機能を利用して、インスピレーションを得られるオーディオを迅速に生成できます。研究者は、オープンソースコードとモデルに基づいて、アルゴリズムの最適化や機能拡張を進めることができます。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 53.5K
使用シナリオ
リラックスしたジャズ音楽を生成(レストランやスパのBGMとして適切)
ジャズ音楽のオーディオクリップに基づいて、続く音楽コンテンツを生成
48kHzの高サンプリングレートの高品質なクラシック音楽を生成
製品特徴
テキストから音楽を生成可能。テキストの説明に基づいて、対応するスタイルの音楽を生成します。
楽曲の継続生成タスクに対応。既存のオーディオクリップに基づいて、音楽を継続的に生成します。
複数のオーディオサンプリングレート(24kHzおよび48kHz)に対応し、さまざまな品質ニーズを満たします。
長尺オーディオ生成機能を提供。5分を超える音楽を生成可能です。
混合精度トレーニング(FP16、BF16、FP32)に対応し、トレーニング効率を向上させます。
便利な微調整と推論スクリプトを提供し、モデルの調整と展開プロセスを簡素化します。
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン:`git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic.git`
2. 依存関係のインストール:Conda環境を作成し、Python 3.8とPyTorch 2.0.1をインストール後、`pip install -r requirements.txt`を実行します。
3. 事前学習済みモデルのダウンロード:ModelScopeまたはHuggingFaceからInspireMusicモデルをダウンロードします。
4. 推論スクリプトの実行:`python -m inspiremusic.cli.inference`コマンドを使用して、テキストから音楽を生成します。
5. 生成パラメータのカスタマイズ:コマンドラインパラメータを使用して、生成タスク、モデル、テキストプロンプト、オーディオの長さなどを調整します。
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