ACE-Step
Un modèle ouvert de génération de musique avec une interface Gradio pour la conversion texte-vers-musique, le repainting, l'édition de paroles et l'extension de pistes.
Générez des chansons à partir de tags et de paroles, puis refaites, repeignez, modifiez les paroles ou étendez-les, sur votre propre GPU.
ACE-Step est un modèle de fondation ouvert pour la génération de musique que vous exécutez sur votre propre machine via une interface web. Il convient aux musiciens et producteurs techniquement à l'aise qui souhaitent des contrôles de génération et d'édition locaux et qui disposent d'un GPU.
Qu'est-ce que c'est
Vous saisissez des tags et des paroles avec des marqueurs de structure tels que [verse] et [chorus], et le modèle génère une piste. L'interface propose également des onglets Retake, Repainting de sections sélectionnées, Edit (paroles uniquement ou remix) et Extend, et le README décrit des modules complémentaires LoRA tels que Lyric2Vocal, Text2Samples et un LoRA rap RapMachine.
Pour qui
Il convient aux producteurs, auteurs-compositeurs et concepteurs sonores qui souhaitent générer localement des voix de démonstration, des boucles et des esquisses. Ce n'est pas une application de bureau polie ; vous installez Python et l'exécutez depuis un terminal.
Fonctionnalités clés
Onglet texte-vers-musique
Générez des pistes à partir de tags descriptifs et de paroles avec des marqueurs de structure.
Repainting
Régénérez des plages temporelles choisies d'une piste tout en conservant le reste.
Édition de paroles
Modifiez de petites parties des paroles tout en préservant la mélodie et l'accompagnement.
Onglet extension
Ajoutez de la musique au début ou à la fin d'un morceau existant.
Applications LoRA
Les LoRA Lyric2Vocal et Text2Samples créent des démos vocales et des boucles instrumentales.
Mode faible VRAM
Les options de déchargement CPU et de décodage superposé réduisent la VRAM maximale à environ 8GB.
Opérationnel en 3 étapes
Notre verdict honnête
Ses atouts
- Licence Apache 2.0 sur le projet, avec une interface Gradio qui expose les fonctions retake, repaint, edit et extend.
- Le README donne des chiffres de débit par appareil, comme environ 1,74 seconde pour rendre une minute d'audio sur une RTX 4090 à 27 steps.
- Il prend en charge 19 langues, dont les dix plus performantes sont nommées dans le README.
- Des nœuds ComfyUI et un chemin d'utilisation API existent pour l'intégration dans d'autres flux de travail.
Ses limites
- Il nécessite Python 3.10 ou ultérieur, un environnement virtuel et généralement un GPU NVIDIA ; un MacBook M2 Max prend environ 26 secondes par minute à 27 steps selon le README.
- Les langues moins courantes peuvent être moins performantes en raison d'un déséquilibre des données, selon le README.
- Les modifications de paroles ne fonctionnent que sur de petits segments à la fois pour éviter la distorsion.
- Les éléments de la feuille de route tels que StemGen et Singing2Accompaniment sont listés comme arrivant bientôt, non livrés.
Tarifs & licence
ACE-Step est gratuit sous licence Apache 2.0. Le seul coût est le GPU ou l'ordinateur sur lequel vous l'exécutez ; le README n'indique aucun plan hébergé payant.
Missions pour francophones
870 missions ouvertes à distance en entraînement d’IA, mises à jour le 14 novembre 2026 ; la plupart paient $20–$170 de l’heure. 8 d’entre elles demandent des francophones. Zekai les liste gratuitement ; la candidature se fait sur la plateforme de l’employeur.
Alternatives
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FAQ
De quel matériel ai-je besoin ?
Le README rapporte des vitesses sur RTX 4090, A100, RTX 3090 et MacBook M2 Max, et indique que la VRAM peut être réduite à environ 8GB avec des options de déchargement CPU.
Puis-je utiliser la sortie commercialement ?
Le projet est sous licence Apache 2.0 et le README n'ajoute pas de licence de poids séparée, mais il vous demande de vérifier l'originalité et de divulguer l'implication de l'IA. Lisez la licence complète avant toute sortie commerciale.
Y a-t-il une version plus récente ?
Les actualités du README indiquent qu'ACE-Step v1.5 est sorti le 2026.01.28.
