项目 ◆ 沧海遗珠
ACE-Step-1.5
ace-step/ACE-Step-1.5 · Python · MIT
消费级显卡也能跑的本地整曲生成
ACE-Step 1.5 面向「接近商用质量」的本地文生音乐：支持歌词、翻唱、混音和 LoRA 个性化；显存更宽裕时可上 XL 变体。
72.9 / 100 · 评分
★ 14k Star 数
+266 30 天增长
25 分钟 首次运行耗时
无需 API Key
评分
趋势 74
活跃 50
质量 65
社区 72
相关 100
上手成本一览
部署方式Cli, Web
GPU4 GB
API Key无需
界面语言en
文档语言en, zh
安装命令
git clone https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5.git && pip install -r requirements.txt 深度解读
ACE-Step 是一个开源音乐基础模型：给它歌词和风格提示，就能在消费级显卡上生成包含人声、编曲与混音的完整歌曲——不需要录音棚，也不用付 API 账单。
1.5 一代新增 XL 系列（4B DiT）提升质量，LoRA 个性化可以把模型微调向你自己的嗓音或风格，还有专门的翻唱与混音模式来改造已有曲目。
项目附带常见环境的启动脚本、Windows 一键下载，Hugging Face 上有 base/SFT/turbo 三档 checkpoint，可在质量与速度间取舍。
适用场景
离线生成带歌词的完整歌曲
用几首歌训练个人风格 LoRA
为游戏和短视频起草配乐
适合 / 不太适合
适合
想在本地复刻 Suno 工作流的创作者
需要可商用草稿的独立游戏/视频作者
不太适合
完全没有 GPU 的用户
需要带 SLA 的云端 SaaS 团队