MusicLM-Universe | 音乐生成大模型原理与实践教程

项目简介

MusicLM-Universe 是一个系统化讲解 音乐生成大模型（Music Language Model, MusicLM） 的开源教程项目。

随着大语言模型的发展，音乐生成模型正从 MIDI 建模走向端到端纯音频生成，形成 Transformer、Diffusion、Hybrid 等多种技术路线。

本项目重新梳理了 MusicLM 的完整知识体系，我们将音乐视为一种可建模的语言，深入解析：

• 音乐数据表示
• 音频 Tokenizer 原理
• Music Transformer 建模
• 训练与生成流程实现
• 主流开源音乐生成模型（MusicGen / Diffrhythm2 / ACE-Step）部署与源码分析

通过 Notebook 实现，文档讲解和开源模型源码分析，我们希望帮助读者建立音乐大模型如何被构建的完整技术流程。

项目受众

• 对 AI 音乐生成 感兴趣的开发者
• 具备基本 Python / LLM 基础的 AI 爱好者

目录

一、MusicLM 完整实现流程 Notebook 部分

第 1 章 Music Representations 音乐数据表示 @田佳铭

第 2 章 Audio Tokenizer @田佳铭

第 3 章 Music Transformer @田佳铭

• 3.1 Model Training 模型训练
• 3.2 Music Generation 音乐生成

二、Music 生成基础知识文档部分

第 4 章 音乐生成大模型基础知识 @王泊轩

三、开源音乐生成大模型部署使用及代码分析

第 5 章 Transformer 音乐生成模型 - MusicGen @林睿哲

• 5.1 MusicGen 部署及使用
• 5.2 MusicGen 开源代码分析

第 6 章 Diffusion 音乐生成模型 - Diffrhythm2 @刘秋杰

• 6.1 Diffrhythm2 部署及使用
• 6.2 Diffrhythm2 开源代码分析

第 7 章 Transformer & Diffusion 音乐生成模型 - ACE-Step @田佳铭

• 7.1 ACE-Step 部署及使用
• 7.2 ACE-Step 1.5 开源代码分析

参与贡献

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