DiffRhythm(谛韵)：10秒内生成最长4分45秒的歌曲

综合介绍

DiffRhythm 是由 ASLP-lab（西北工业大学音频、语音与语言处理小组）开发的一个开源项目，专注于通过人工智能技术实现端到端的音乐创作。它基于潜扩散模型（Latent Diffusion），能够在短短10秒内生成一首长达4分45秒的完整歌曲，包含人声和伴奏。这一工具不仅速度快，而且操作简单，只需提供歌词和风格提示即可生成高质量音乐作品。DiffRhythm 的目标是解决传统音乐生成模型复杂性高、生成时间长以及只能生成片段的痛点，适合音乐创作者、教育工作者和娱乐行业的用户使用。

体验地址：https://huggingface.co/spaces/ASLP-lab/DiffRhythm

功能列表

• 端到端歌曲生成: 输入歌词和风格提示，自动生成包含人声和伴奏的完整歌曲。
• 快速推理: 10秒内完成一首最长4分45秒的歌曲生成。
• 歌词与旋律同步: 确保生成的旋律与歌词音节和节奏自然匹配。
• 风格自定义: 支持多种音乐风格提示，生成符合用户需求的音乐。
• 开源支持: 提供源代码和模型，允许用户自定义和扩展功能。
• 高质量输出: 生成的音乐在音质和可听性上达到较高水准。

使用帮助

安装流程

DiffRhythm 是一个基于 GitHub 的开源项目，需要一定的编程基础来安装和运行。以下是详细的安装步骤：

1. 环境准备
   • 确保你的电脑已安装 Python 3.8 或以上版本。
   • 安装 Git，用于从 GitHub 下载代码。
   • 推荐使用虚拟环境（如 venv 或 conda）以避免依赖冲突。
2. 下载项目代码
   • 打开终端，输入以下命令克隆 DiffRhythm 仓库：

     git clone https://github.com/ASLP-lab/DiffRhythm.git
     

   • 进入项目目录：

     cd DiffRhythm
     

3. 安装依赖
   • 项目通常会提供 requirements.txt 文件，列出所需的 Python 库。
   • 在终端运行以下命令安装依赖：

     pip install -r requirements.txt
     

   • 如果没有此文件，可参考 GitHub 页面或文档中的依赖说明，手动安装 PyTorch 等核心库。
4. 下载预训练模型
   • DiffRhythm 的预训练模型通常托管在 Hugging Face 或其他云存储平台。
   • 访问 ASLP-lab/DiffRhythm-base 下载模型文件（如 cfm_model.pt）。
   • 将下载的模型文件放入项目目录下的指定文件夹（通常在文档中有说明，如 models/）。
5. 验证安装
   • 在终端运行一个简单的测试命令（具体命令见 GitHub 的 README 文件），例如：

     python main.py --test
     

   • 如果没有报错，说明安装成功。

如何使用 DiffRhythm

DiffRhythm 的核心功能是通过输入歌词和风格提示生成歌曲。以下是详细操作流程：

1. 准备输入

• 歌词: 编写一段歌词（支持中文、英文等），保存为文本文件（如 lyrics.txt），或直接在命令行中输入。
• 风格提示: 准备一个简短的风格描述，例如“流行摇滚”、“古典钢琴”或“电子舞曲”。

2. 生成歌曲

• 打开终端，进入 DiffRhythm 项目目录。
• 运行生成命令（具体参数以官方文档为准，示例命令如下）：

python generate.py --lyrics "lyrics.txt" --style "pop rock" --output "song.wav"

• 参数说明：
  • --lyrics: 指定歌词文件路径。
  • --style: 输入音乐风格提示。
  • --output: 指定输出音频文件路径和名称。
• 等待约10秒，程序会在指定路径生成一个 WAV 格式的音频文件。

3. 检查输出

• 生成完成后，找到 song.wav 文件，使用任意音频播放器（如 Windows Media Player 或 VLC）播放。
• 检查歌词与旋律是否同步，音质是否符合预期。

特色功能操作详解

• 端到端歌曲生成: 无需分段处理，DiffRhythm 一次性生成完整歌曲。用户只需提供歌词和风格，无需额外调整参数即可获得成品。
• 快速推理: 得益于非自回归结构和潜扩散技术，生成速度极快。相比传统模型动辄几分钟的生成时间，DiffRhythm 的10秒生成极大提升效率。
• 歌词与旋律同步: 如果你发现生成的旋律与歌词不匹配，可以调整歌词的音节数，或在风格提示中加入“节奏清晰”等描述，优化输出效果。
• 风格自定义: 尝试不同风格提示，例如“爵士乐”、“民谣”或“嘻哈”，观察生成结果的变化。风格提示越具体，生成的音乐越贴近预期。

使用技巧

• 优化歌词: 短句歌词比长句更容易与旋律匹配，避免过于复杂的句式。
• 批量生成: 编写一个简单的脚本，循环调用 generate.py，可一次性生成多首歌曲。
• 调试输出: 如果生成结果不理想，检查日志文件（若有）或调整模型参数（如扩散步数），具体方法见 GitHub 文档。

注意事项

• 硬件要求: 生成过程需要较高的计算资源，推荐使用配备 GPU 的电脑以提升速度。
• 开源贡献: 如果你擅长编程，可以 fork 项目，优化代码或新增功能后提交 pull request。
• 版权提醒: 生成的音乐可能因风格相似性涉及版权风险，建议用于学习或非商业用途。

通过以上步骤，你可以快速上手 DiffRhythm，体验从歌词到完整歌曲的创作过程！