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🚀 快速阅读

1. YuE 介绍：YuE 是香港科技大学和 M-A-P 团队联合开发的开源 AI 音乐生成模型，能够将歌词转化为完整的歌曲。
2. 主要功能：支持多种音乐风格、多语言、高质量生成、长时间音乐创作、情感和风格匹配。
3. 技术原理：通过语义增强音频分词器、双分词技术、歌词链式思维生成和三阶段训练方案，解决长上下文和复杂音乐信号等挑战。

正文（附运行示例）

YuE 是什么

YuE 是香港科技大学和 Multimodal Art Projection (M-A-P) 团队联合开发的开源 AI 音乐生成模型。它能够将歌词转化为完整的歌曲，支持流行、金属、爵士、嘻哈等多种音乐风格，并且支持英语、中文、日语和韩语等多种语言。

YuE 通过语义增强音频分词器、双分词技术、歌词链式思维生成和三阶段训练方案，解决了音乐生成中的长上下文、复杂音乐信号、语言内容失真等挑战，生成的歌曲具有连贯的音乐结构和吸引人的声乐旋律。

模型完全开源，用户可以自由使用和修改代码。提供了灵活的生成选项，用户可以通过简单的命令行参数调整生成歌曲的风格、声乐类型等细节。

YuE 的主要功能

• 歌词转歌曲：能将输入的歌词转化为完整的歌曲，包含主唱和伴奏。
• 多种音乐风格支持：支持流行、金属、爵士、嘻哈等多种音乐风格。
• 高质量生成：通过多种技术优化，确保生成的歌曲连贯且高质量。
• 多语言支持：支持英语、中文、日语和韩语等多种语言。
• 长时间音乐创作：可以生成长达 5 分钟的完整歌曲。
• 开源与可定制：代码和模型完全开源，用户可以自由使用和修改。
• 情感和风格匹配：能根据歌词的情感基调生成匹配的音乐风格。
• 跨模态应用：可以与其他多模态模型结合，用于多媒体艺术创作。

YuE 的技术原理

• 语义增强音频分词器：YuE 使用语义增强音频分词器来降低训练成本并加速收敛，更好地理解歌词的语义信息，与音乐信号相结合，生成更符合歌词内容的音乐。
• 双分词技术：YuE 提出了一种双分词技术，在不修改 LLaMa 解码器-only 架构的情况下实现音轨同步的声乐-乐器建模，确保两者在节奏和旋律上的协调性。
• 歌词链式思维生成：YuE 引入了歌词链式思维生成技术，支持模型在遵循歌词条件的情况下逐步生成整首歌曲，确保生成的歌曲在整体结构上保持连贯性。
• 三阶段训练方案：
  • 第一阶段：基础模型训练，学习音乐生成的基本模式。
  • 第二阶段：风格和情感对齐，通过大量样本来调整模型，能生成特定风格和情感的音乐。
  • 第三阶段：偏好纠正，通过强化学习等技术进一步优化生成结果，确保生成的音乐更符合人类的审美标准。

如何运行 YuE

1. 安装环境和依赖项

确保正确安装 Flash Attention 2 以减少 VRAM 使用。

conda create -n yue python=3.8
conda activate yue
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn --no-build-isolation

        

          
        
        
        

          

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2. 下载推理代码和分词器

git lfs install
git clone https://github.com/multimodal-art-projection/YuE.git
cd YuE/inference/
git clone https://huggingface.co/m-a-p/xcodec_mini_infer

        

          
        
        
        

          

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3. 运行推理

生成音乐的命令如下：

python infer.py \
    --stage1_model m-a-p/YuE-s1-7B-anneal-en-cot \
    --stage2_model m-a-p/YuE-s2-1B-general \
    --genre_txt genre.txt \
    --lyrics_txt lyrics.txt \
    --run_n_segments 2 \
    --stage2_batch_size 4 \
    --output_dir ./output \
    --cuda_idx 0 \
    --max_new_tokens 3000

        

          
        
        
        

          

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如果要使用音乐上下文学习（ICL），启用 --use_audio_prompt，指定音频片段的起始和结束时间：

python infer.py \
    --stage1_model m-a-p/YuE-s1-7B-anneal-en-icl \
    --stage2_model m-a-p/YuE-s2-1B-general \
    --genre_txt genre.txt \
    --lyrics_txt lyrics.txt \
    --run_n_segments 2 \
    --stage2_batch_size 4 \
    --output_dir ./output \
    --cuda_idx 0 \
    --max_new_tokens 3000 \
    --audio_prompt_path {
   YOUR_AUDIO_FILE} \
    --prompt_start_time 0 \
    --prompt_end_time 30

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

资源

• 项目官网：https://map-yue.github.io/
• GitHub 仓库：https://github.com/multimodal-art-projection/YuE
• HuggingFace 仓库：https://huggingface.co/m-a-p/YuE-s1-7B-anneal-en-cot
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.06734

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