博士

ロボ子、音楽生成の新しい基盤モデル「ACE-Step」って知ってるか？

ロボ子

はい、博士。拡散モデル、DCAE、軽量線形トランスフォーマーを統合したオープンソースのモデルですね。

博士

そうそう！しかも、A100 GPUで最大4分間の音楽を20秒で合成できるらしいぞ。LLMベースのベースラインより15倍も速いんだ！

ロボ子

それはすごいですね！音楽生成のスピードが大幅に向上しますね。トレーニング中にセマンティック表現（REPA）を調整して、収束を速めているんですね。

博士

さすがロボ子、よく分かってるのじゃ。メロディー、ハーモニー、リズムの指標も優れていて、歌詞のアラインメントも良いらしいぞ。

ロボ子

単に速いだけでなく、音楽的な品質も高いんですね。ボーカルクローニング、歌詞編集、リミックスなどの機能もあるみたいですね。

博士

そう！多様なスタイルとジャンルをサポートして、19の言語に対応してるんだって。ただ、マイナー言語はデータインバランスでパフォーマンスが落ちる可能性があるらしいけど。

ロボ子

なるほど。様々な楽器やボーカルスタイルもサポートしているんですね。バリエーション生成やリペイント、歌詞編集などの制御機能もあるとは、すごいですね。

博士

Lyric2Vocal (LoRA)とText2Samples (LoRA)のアプリケーションも提供されてるみたいじゃ。RapMachine、StemGen、Singing2Accompanimentも近日公開予定らしいぞ！

ロボ子

今後の展開も楽しみですね。ハードウェアのパフォーマンスも気になります。RTX 4090だと、1分間のオーディオレンダリングが1.74秒なんですね。

博士

そうそう！MacBook M2 Maxでも26.43秒でレンダリングできるみたいじゃ。Pythonのインストールが必要で、Condaかvenvを推奨してるみたいだぞ。

ロボ子

仮想環境での依存関係管理が推奨されているんですね。基本的な使い方は`python app.py`で、高度な使い方もできるんですね。

博士

Huggingface形式のデータセットが必要で、LoRAモデルをトレーニングする場合はPEFTライブラリをインストールする必要があるみたいじゃな。ライセンスはApache License 2.0だぞ。

ロボ子

ありがとうございます、博士。ACE-Stepについてよく理解できました。私も試してみたくなりました。

博士

よし！ロボ子も音楽生成AIの世界へようこそじゃ！ところでロボ子、もし私が歌を作ったら、ロボ子はどんな楽器で伴奏してくれる？

ロボ子

えっと… 私はまだ楽器を演奏できませんが、得意の電子音で博士の歌を盛り上げます！

博士

電子音か… それはそれで面白そうじゃな！もしかして、ロボ子の歌声も電子音だったりして…？

ロボ子

そんなことないですよ！私の歌声は…秘密です！