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Inspiremusic
Inspiremusic
该产品适合音乐创作者、音频工程师、研究人员以及任何需要通过文字生成音乐或对音乐生成模型进行研究和开发的人群。创作者可以利用其文本到音乐的功能快速生成灵感音频，研究人员可以基于其开源代码和模型进行进一步的算法优化和功能拓展。
音乐生成AI模型#音乐生成#音频处理#深度学习#PyTorch#开源普通产品开源
总访问量： 474,564,576
占比最多地区： US(19.34%)
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产品介绍
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简介
InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架，采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程，结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型，实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制，能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频，并支持长音频生成。此外，它还提供了方便的微调和推理脚本，方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。
截图
产品特色
支持文本到音乐生成，可根据文本描述生成对应风格的音乐
支持音乐续写任务，可基于已有音频片段继续生成音乐
支持多种音频采样率（24kHz 和 48kHz），满足不同质量需求
提供长音频生成能力，可生成超过 5 分钟的音乐
支持混合精度训练（FP16、BF16、FP32），提高训练效率
提供方便的微调和推理脚本，简化模型调整和部署流程
使用教程
1. 克隆仓库：`git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic.git`
2. 安装依赖：创建 Conda 环境并安装 Python 3.8 和 PyTorch 2.0.1，运行 `pip install -r requirements.txt`
3. 下载预训练模型：从 ModelScope 或 HuggingFace 下载 InspireMusic 模型
4. 运行推理脚本：使用 `python -m inspiremusic.cli.inference` 命令进行文本到音乐的生成
5. 自定义生成参数：通过命令行参数调整生成任务、模型、文本提示、音频时长等
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
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每次访问页数
6.11
跳出率
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总流量趋势图
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印度
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