YuE是港科大提出的一個開源的音樂生成基礎模型，專為音樂生成而設計，專門用于將歌詞轉(zhuǎn)換成完整的歌曲（lyrics2song）。它可以生成一首完整的歌曲，時長幾分鐘，包括朗朗上口的聲樂曲目和伴奏曲目。YuE 能夠模擬多種流派/語言/聲樂技巧。

YuE（樂）在中文中意為“音樂”和“幸?！?。對于那些覺得以 Yu 開頭的單詞發(fā)音困難的人來說，可以將其發(fā)音為“yeah”。一起來聽一下YuE為自己創(chuàng)作的歌曲~

論文介紹

從給定的歌詞生成整首歌曲音樂音頻稱為 lyrics2song。雖然基于文本的音樂生成模型已在非人聲音樂的短片段上產(chǎn)生了高質(zhì)量的結果，但生成包含人聲和伴奏部分的長達數(shù)分鐘的完整歌曲仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，我們只從幾個閉源的商業(yè)系統(tǒng)中看到了一些令人滿意的結果。

lyrics2song 的挑戰(zhàn)主要在于:

1. 音樂的長上下文性質(zhì)
2. 音樂信號與其他信號（語音、音頻效果）相比的復雜性
3. 扭曲的語言內(nèi)容和
4. 缺乏并行數(shù)據(jù)（歌詞-音頻對）。

本文提出的YuE是一系列用于 lyrics2song 的開放基礎語言模型，并入了 llama 系列。該方法可以建模長達5分鐘的音樂音頻，在整首歌曲中遵循歌詞條件，保持連貫的音樂結構，生成朗朗上口的聲樂旋律和適當?shù)陌樽唷?/span>

方法

1. 我們應用語義增強的音頻標記器來降低訓練成本并加速收斂
2. 我們提出了一種雙標記技術，無需修改僅使用 llama 解碼器的架構即可實現(xiàn)音軌同步的聲樂樂器建模，從而享受已建立的擴展和服務基礎設施 3. 我們引入了歌詞思路鏈，讓模型根據(jù)歌詞條件在單一上下文中逐步生成整首歌曲
3. 提出了一種 3 階段訓練方案，以確保更好的可擴展性、音樂性和歌詞可控性。

硬件和性能

GPU 內(nèi)存

YuE 需要大量 GPU 內(nèi)存來生成長序列。以下是推薦的配置：

• 對于具有 24GB 或更少內(nèi)存的 GPU：最多運行 2 個會話以避免內(nèi)存不足 (OOM) 錯誤。感謝社區(qū)，對于那些 GPU 資源有限的用戶，我們有YuE-exllamav2和YuEGP。雖然兩者都提高了生成速度和連貫性，但它們可能會損害音樂性。（PS 更好的提示和 ICL 幫助！）
• 對于完整的歌曲生成（許多會話，例如 4 個或更多）：使用具有至少 80GB 內(nèi)存的 GPU。即 H800、A100 或具有張量并行的多個 RTX4090。 若要自定義會話數(shù)量，界面允許您指定所需的會話數(shù)。默認情況下，模型運行2 個會話（1 個主歌 + 1 個副歌）以避免 OOM 問題。

執(zhí)行時間

在H800 GPU上，生成 30 秒音頻需要150 秒。在RTX 4090 GPU上，生成 30 秒音頻大約需要360 秒。

安裝試用

Windows 用戶快速入門

• 一鍵安裝：https://pinokio.computer/。
• Gradio與Docker結合使用：https://github.com/sdbds/YuE-for-windows

Linux/WSL 用戶快速入門

• Fahd視頻教程：https://www.youtube.com/watch?v=RSMNH9GitbA
• GUI/Gradio：https://github.com/WrongProtocol/YuE-exllamav2-UI

相關鏈接

• 主頁：https://map-yue.github.io/?cnotallow=875c0131a704a7ce2658845b9fdc657b
• GitHub：https://github.com/multimodal-art-projection/YuE