Локальная генерация музыки нейросетями: полный гид по программам и их возможностям

генерация музыки нейросетями

Введение: Магия музыки из вашего компьютера

Создание музыки всегда было уделом талантливых и обученных людей. Но что, если мы скажем вам, что сегодня ваш собственный компьютер, немного магии нейронных сетей и толика любопытства могут превратить вас в композитора? Да, речь идет о локальной генерации музыки с помощью искусственного интеллекта – процессе, когда музыкальные произведения рождаются прямо на вашем ПК, без необходимости подключения к облачным сервисам или дорогостоящей аренды студийного времени.

О чем эта статья

Это руководство – ваш проводник в мир локальных музыкальных нейросетей. Мы не будем погружаться в сложную математику ИИ, а сосредоточимся на практике: какие программы существуют, как их установить, как ими пользоваться и чего от них ожидать. Мы разберем популярные и не очень известные инструменты, сравним их возможности и поможем выбрать тот, что подойдет именно вам.

Почему локально?

Возможно, вы спросите: зачем возиться с локальной установкой, если есть множество онлайн-сервисов? Ответ кроется в нескольких ключевых преимуществах:

• Контроль: Вы полностью контролируете процесс генерации и свои данные. Никаких скрытых алгоритмов или передачи ваших музыкальных идей третьим лицам.
• Оффлайн-доступ: Некоторые инструменты позволяют творить даже без подключения к интернету, что удобно в дороге или при нестабильной связи.
• Экономия: Многие локальные решения, особенно с открытым исходным кодом, абсолютно бесплатны, в отличие от платных подписок на облачные платформы.
• Приватность: Ваши музыкальные эксперименты и готовые треки остаются только вашими, на вашем жестком диске.

Что ждет вас в этом руководстве

Мы подробно рассмотрим доступные программы для локальной генерации музыки, от гигантов вроде разработок Meta и Google до проектов энтузиастов. Вы узнаете об их системных требованиях, особенностях установки на разные операционные системы (Windows, Linux, macOS), стоимости (или ее отсутствии), а также о сильных и слабых сторонах каждого инструмента на основе анализа отзывов пользователей и нашего собственного исследования. В конце мы составим своего рода рейтинг, который поможет вам сориентироваться в этом многообразии.

Нейросети и музыка: Что нужно знать перед стартом?

Прежде чем мы перейдем к обзору конкретных программ, давайте кратко разберемся, как ИИ вообще умудряется сочинять музыку и что понадобится вашему компьютеру для таких творческих задач.

Как ИИ пишет музыку (очень просто)

Если упростить, то процесс выглядит так:

1. Обучение: Нейронные сети «скармливают» огромные объемы музыкальных данных – это могут быть миллионы песен, мелодий, ритмических рисунков в различных жанрах и стилях.
2. Поиск закономерностей: В процессе обучения ИИ анализирует эти данные, находя скрытые закономерности, характерные для разных музыкальных стилей, гармоний, ритмов и мелодических ходов.
3. Генерация: Когда вы даете нейросети команду (например, текстовый запрос – «создай грустный блюз на пианино» или загружаете короткую мелодию для продолжения), она, опираясь на полученные знания, генерирует новую музыку, которая соответствует вашему запросу и изученным паттернам.

Общие системные требования для локальной генерации

Локальная генерация музыки с помощью ИИ – задача ресурсоемкая. Вот на что стоит обратить внимание:

• Центральный процессор (CPU): Хотя основная нагрузка часто ложится на видеокарту, достаточно производительный CPU все же важен. Некоторые модели ИИ могут работать и только на CPU, но это будет значительно медленнее, и качество результата может пострадать.
  Генерация музыки исключительно на CPU возможна для некоторых моделей, особенно с небольшим количеством параметров (например, "small" версии MusicGen), но качество звука и скорость работы будут существенно ниже по сравнению с использованием GPU. Музыка, созданная таким образом, часто описывается как "шумная, скучная и менее мелодичная". Для моделей с более чем 50 миллионами параметров время генерации на CPU может даже превышать длительность самого создаваемого аудиофрагмента. Это делает CPU-only вариант малопригодным для серьезной работы, но он может быть полезен для первоначальных экспериментов на компьютерах без мощной видеокарты.
• Графический процессор (GPU) и видеопамять (VRAM): Это, пожалуй, самый критичный компонент. Большинство современных музыкальных нейросетей требуют мощный GPU, чаще всего от NVIDIA, так как многие ИИ-фреймворки оптимизированы именно под архитектуру CUDA. Ключевым параметром является объем видеопамяти (VRAM).
  Минимум: 8GB VRAM можно считать отправной точкой для экспериментов с некоторыми моделями.
  Рекомендуется: 12GB или 16GB VRAM позволят работать с более сложными моделями и генерировать более длинные треки с лучшим качеством.
  
  Для сложных задач: 24GB VRAM и более могут потребоваться для самых продвинутых моделей, генерации очень длинных композиций или работы с высоким разрешением аудио и вокалом.
  Нехватка VRAM – одна из главных головных болей пользователей, пытающихся запустить музыкальные ИИ локально. Это приводит к необходимости использовать менее качественные, так называемые "квантованные" (сжатые) версии моделей, или к выгрузке части вычислений на CPU (CPU offloading), что негативно сказывается на скорости генерации. Многочисленные источники и пользовательские отчеты подтверждают, что для комфортной работы с большинством моделей требуется не менее 16GB VRAM. Пользователи с видеокартами на 8GB или 12GB VRAM часто сталкиваются с проблемами при работе с большими моделями или при генерации длинных треков, что вынуждает их использовать "small" версии моделей или прибегать к различным ухищрениям.
• Оперативная память (RAM): Не менее важна, особенно если VRAM на видеокарте не хватает и часть данных модели выгружается в системную RAM. Минимум: 8GB - 16GB.
  
  Рекомендуется: 32GB и более, особенно для сложных моделей или если вы планируете одновременно запускать другие ресурсоемкие приложения.
• Место на диске: Учитывайте, что сами программы, ИИ-модели (которые могут занимать от нескольких до десятков гигабайт) и сгенерированные музыкальные треки потребуют значительного свободного пространства на вашем SSD или HDD.
• Операционная система (ОС):
  Linux: Часто является предпочтительной средой для разработчиков ИИ-инструментов, поэтому многие модели с открытым исходным кодом имеют лучшую поддержку и более простую установку именно на Linux.
  Windows: Большинство инструментов также можно запустить на Windows, часто с использованием WSL (Windows Subsystem for Linux) или благодаря усилиям сообщества, создающего специальные установщики и руководства. Однако могут возникать специфические для Windows проблемы совместимости.
  macOS: Некоторые инструменты поддерживают macOS, особенно те, что написаны на кроссплатформенных технологиях. Для моделей, использующих GPU-ускорение Apple Silicon (M1/M2/M3) через Metal Performance Shaders (MPS), производительность может быть ниже, чем на аналогичных по классу NVIDIA GPU, и не все компоненты ИИ-моделей могут быть полностью оптимизированы под MPS.
• Python и зависимости: Почти все локальные ИИ-инструменты для генерации музыки написаны на Python или используют его для своей работы. Это означает, что вам, скорее всего, потребуется установить Python определенной версии (часто 3.8-3.10) и целый ряд дополнительных библиотек, таких как PyTorch, Transformers, CUDA Toolkit (для NVIDIA GPU) и другие. Для управления этими зависимостями и избежания конфликтов между проектами настоятельно рекомендуется использовать менеджеры виртуальных окружений, такие как conda или venv.

Обзор программ для локальной генерации музыки

Теперь, когда мы немного разобрались с основами, перейдем к самому интересному – обзору конкретных программных инструментов, которые позволяют генерировать музыку локально. Мы рассмотрим как широко известные проекты от крупных компаний, так и разработки энтузиастов.

AudioCraft (MusicGen, AudioGen, EnCodec, MAGNeT) от Meta

Это, пожалуй, один из самых обсуждаемых и мощных фреймворков с открытым исходным кодом для генерации аудио, разработанный исследовательской командой Meta AI. AudioCraft включает в себя несколько ключевых моделей:

• MusicGen: Основная модель для генерации музыки. Она способна создавать музыкальные фрагменты на основе текстовых описаний (например, "энергичный драм-н-бейс с элементами эйсид-хауса и атмосферой в стиле Burial на 130 ударов в минуту" ) или на основе загруженной пользователем мелодии (так называемое "мелодическое кондиционирование").
• AudioGen: Модель, специализирующаяся на генерации различных звуковых эффектов по текстовому описанию – от лая собаки до шума проезжающих машин.
• EnCodec: Продвинутый нейронный аудиокодек, который используется для эффективного сжатия и восстановления аудиосигналов. Он играет важную роль в работе MusicGen и AudioGen, преобразуя аудио в компактное представление (токены) и обратно.
• MAGNeT: Более новая неавторегрессионная модель для генерации музыки и звуков, также входящая в AudioCraft.

AudioCraft поддерживает генерацию стереозвука и предлагает модели различных размеров (small, medium, large, а также их "melody"-варианты), которые отличаются количеством параметров (например, 300 миллионов, 1.5 миллиарда, 3.3 миллиарда). Размер модели напрямую влияет как на качество генерируемой музыки, так и на требования к аппаратным ресурсам.

• На каких ОС работает:
  Linux: Является основной платформой для разработки и запуска AudioCraft. Существует множество руководств и активное сообщество пользователей Linux.
  Windows: Установка возможна, часто с использованием Windows Subsystem for Linux (WSL) или благодаря подробным инструкциям от сообщества. Однако могут возникать специфические для Windows проблемы совместимости или ошибки при установке зависимостей.
  macOS: Запуск возможен, в том числе на компьютерах Apple Silicon (M1/M2/M3) с использованием графического ускорения MPS. Однако производительность на MPS может быть ниже, чем на аналогичных по классу GPU от NVIDIA, и не все компоненты AudioCraft (например, MusicGen или MAGNeT) могут полноценно поддерживать MPS для всех операций.
• Сколько стоит: AudioCraft распространяется бесплатно с открытым исходным кодом. Код самого фреймворка лицензирован под MIT License, что допускает коммерческое использование. Однако, важно отметить, что предварительно обученные веса моделей MusicGen от Meta распространяются под лицензией CC-BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование этих конкретных весов. Это означает, что если вы хотите использовать MusicGen в коммерческих целях с готовыми моделями от Meta, вам потребуется либо получить специальное разрешение, либо обучить собственные модели на лицензионно чистых данных. Этот аспект лицензирования является предметом активных обсуждений в сообществе.
• Как установить и начать работу:
  Требования: Python версии 3.9 и PyTorch версии 2.1.0 являются основными требованиями.
  Установка: Производится с помощью менеджера пакетов pip. Можно установить стабильную версию, самую свежую (bleeding edge) напрямую с GitHub, или установить из локально клонированного репозитория (что обязательно, если вы планируете обучать свои модели).
  FFmpeg: Рекомендуется установить FFmpeg, так как он необходим для работы с различными аудиоформатами.
  Руководства для ОС:
  Windows: Существуют подробные пошаговые руководства от сообщества (например, на Reddit или на сайте musicgenai.org ). Процесс обычно включает установку Git, Python, PyTorch с поддержкой CUDA (для NVIDIA GPU), Miniconda (для управления виртуальными окружениями) и настройку системных переменных окружения.
  Linux: Как правило, установка включает использование Miniconda для создания изолированного окружения, установку необходимых зависимостей и клонирование репозитория AudioCraft с GitHub.
  macOS: Установка также производится через менеджеры пакетов типа pipenv или аналогичные. При использовании на компьютерах Apple Silicon могут возникнуть проблемы с некоторыми зависимостями (например, xformers), и для задействования GPU рекомендуется явно указывать device='mps' в коде.
  GUI-обертки и установщики: Для упрощения процесса установки и использования существуют различные графические интерфейсы и установщики, созданные сообществом, например, TTS Generation WebUI или Pinokio.
• Как пользоваться:
  Python API: Наиболее гибкий способ. Вы импортируете необходимые классы моделей (например, MusicGen), задаете параметры генерации (длительность трека, "температуру" для контроля случайности и т.д.) и вызываете соответствующие функции, такие как generate() (для генерации по текстовому описанию), generate_unconditional() (для генерации без описания) или generate_with_chroma() (для генерации на основе эталонной мелодии).
  Gradio Web UI: Для более простого взаимодействия можно запустить локальный веб-интерфейс. Для этого необходимо выполнить скрипт app.py (для MusicGen) или audiogen_app.py (для AudioGen), которые находятся в папке demos репозитория AudioCraft. В интерфейсе вы вводите текстовый промпт, выбираете модель, длительность и другие параметры, а также можете загрузить аудиофайл для генерации на основе его мелодии.
• Форматы на выходе: MusicGen позволяет сохранять сгенерированную музыку в форматах WAV, MP3, FLAC и OGG. При сохранении можно настроить параметры качества, такие как битрейт для MP3 и OGG, а также применить нормализацию звука.
• Отзывы пользователей и качество музыки:
  Качество: В целом, качество генерируемой музыки оценивается как высокое, особенно при использовании больших моделей (medium, large) и технологии MultiBand Diffusion (MBD), которая улучшает динамику и уменьшает артефакты, но значительно увеличивает время генерации.
  Вокал: Генерация реалистичного вокала является слабой стороной MusicGen, так как модель изначально обучалась преимущественно на инструментальной музыке.
  Жанры: Модель хорошо справляется с генерацией танцевальных треков (EDM, house), но может испытывать трудности с более сложными инструментальными композициями, например, с фортепиано.
  Длительность: По умолчанию генерируются короткие сэмплы (10-15 секунд, с настройками можно увеличить до 30-120 секунд). Для создания более длинных композиций используется специальный подход "windowing" (генерация по частям с перекрытием), что требует дополнительных усилий.
  Требования к VRAM: Очень важный аспект. "Small" модель (300M параметров) может работать на GPU с 4-6GB VRAM для генерации коротких фрагментов. "Medium" модель (1.5B параметров) требует около 10GB VRAM (согласно пользовательскому опыту с TTS Generation WebUI ) или даже 16GB (согласно официальной документации ). "Large" модель (3.3B параметров) потребует еще больше видеопамяти.
  Проблемы: Новички часто сталкиваются с трудностями при установке и запуске, проблемами со старыми зависимостями или ошибками, связанными с CUDA.
  Время генерации: На потребительских GPU, таких как RTX 3070 (даже ноутбучная версия), генерация 15-секундного клипа может занимать несколько минут. Точное время зависит от модели, длительности и мощности GPU. На CPU генерация происходит очень медленно. (Оценка основана на общих данных о производительности GPU для ИИ-задач, так как прямых бенчмарков MusicGen на конкретных картах в предоставленных материалах мало.)
  Статус и поддержка: Проект активно поддерживается Meta AI. Имеется официальный репозиторий на GitHub с разделами Issues и Discussions, а также активное сообщество пользователей на Reddit (например, сабреддит r/audiocraft). Активная поддержка со стороны разработчиков и большое сообщество являются значительным плюсом, помогая решать возникающие проблемы и обмениваться опытом. Тем не менее, сложность первоначальной настройки для пользователей без технического бэкграунда остается заметным барьером.

Riffusion (riffusion-hobby)

Riffusion – это интересный проект, который изначально возник как хобби-разработка. Его уникальность заключается в подходе к генерации музыки: он использует популярную модель для генерации изображений Stable Diffusion, но вместо картинок генерирует спектрограммы (визуальное представление звука), которые затем преобразуются в аудио.

• Основные возможности:
  Генерация музыки из текстовых промптов путем создания и преобразования спектрограмм.
  Возможность интерполяции между различными промптами для создания плавных переходов, а также использование техник, схожих с img2img в генерации изображений, для модификации существующих спектрограмм.
  Примеры использования включают разделение аудио на компоненты, например, извлечение вокала (в одном из примеров упоминается попытка извлечь вокал из "Bohemian Rhapsody" группы Queen).
  Изначально проект предлагал интерактивное веб-приложение и интерфейс командной строки (CLI).
• На каких ОС работает:
  Теоретически, Riffusion (версия riffusion-hobby) должен работать на Linux, macOS и Windows, так как он основан на Python и требует стандартных библиотек и ffmpeg.
• Сколько стоит: Проект riffusion-hobby является бесплатным и имеет открытый исходный код под лицензией MIT.
• Как установить и начать работу:
  Настоятельно рекомендуется использовать виртуальное окружение Python (например, созданное с помощью conda или virtualenv).
  Установка зависимостей производится из файла requirements.txt.
  Для работы с аудиоформатами, отличными от WAV, необходимо установить ffmpeg.
  В некоторых случаях может потребоваться установка libsndfile, если torchaudio не находит бэкенд для работы со звуком.
  Для запуска локального сервера для API-доступа используется команда python -m riffusion.server. Для интерактивного использования через Streamlit – python -m riffusion.streamlit.playground.
  Существуют различные руководства по установке, включая инструкции для Windows.
• Как пользоваться:
  Через интерфейс командной строки (CLI) для выполнения конкретных задач генерации или преобразования.
  С помощью Streamlit playground для интерактивных экспериментов в веб-браузере.
  Через веб-интерфейс, если запущен Flask-сервер и используется соответствующее фронтенд-приложение (например, riffusion-app-hobby).
  Эффективность промптинга зависит от специфичности запросов и готовности к итерациям.
• Форматы на выходе: Через API можно получать MP3 и WAV. Основным промежуточным продуктом являются изображения спектрограмм.
• Отзывы пользователей и качество музыки:
  Изначально проект произвел впечатление своим новаторским подходом и качеством для хобби-разработки, особенно в определенных жанрах.
  Важно: Локальная версия riffusion-hobby на GitHub существенно уступает по качеству текущей коммерческой веб-версии Riffusion.com и, в отличие от нее, не обладает возможностями генерации вокала. Это ключевой момент, который нужно понимать: старый локальный Riffusion – это не то же самое, что платный онлайн-сервис Riffusion.
  Качество преобразования спектрограммы обратно в аудио с использованием алгоритма Гриффина-Лима может быть неидеальным, так как фазовая информация восстанавливается лишь приблизительно, что может приводить к артефактам.
  Пользователи отмечали потенциал инструмента, но также указывали на ограничения, особенно в части вокала (которого в riffusion-hobby нет) и воспроизведения низких частот (басов).
  Для генерации в реальном времени или быстрой обработки требуется достаточно мощный GPU (например, уровня NVIDIA RTX 3090 или AMD A10G).
• Статус и поддержка: Проект riffusion-hobby на GitHub больше активно не поддерживается. Это очень важная деталь для потенциальных пользователей.
  "Мертвый" статус основного репозитория riffusion-hobby означает, что пользователи, желающие его использовать, должны либо искать активно поддерживаемые форки (ответвления проекта), либо использовать его "как есть", со всеми вытекающими рисками, отсутствием обновлений и возможными проблемами совместимости с современным ПО и ОС. Хотя на GitHub указано, что последнее обновление README было в июле 2024 года , это не обязательно означает активную разработку самого кода. Пользовательские обсуждения подтверждают, что локальная версия значительно устарела по сравнению с коммерческим веб-сервисом Riffusion.com. Активность форков не гарантирована.
  Сообщество пользователей можно найти на GitHub в разделах Issues и Discussions (хотя активность там может быть низкой из-за статуса проекта) и на Reddit в сабреддите r/riffusion.

YuE (乐) от HKUST/M-A-P

YuE (что означает "музыка" и "счастье" на китайском) – это семейство относительно новых моделей с открытым исходным кодом, построенных на архитектуре LLaMA2. Их основная задача – генерация полноформатных песен (длительностью до пяти минут) на основе предоставленного текста (lyrics-to-song), включая как вокальную партию, так и инструментальное сопровождение.

• Основные возможности:
  Lyrics-to-song: Преобразование текста песни в полноценную музыкальную композицию с вокалом и аккомпанементом.
  Разнообразие: Поддержка различных музыкальных жанров, языков (включая английский, китайский (мандарин и кантонский), японский, корейский) и вокальных техник (например, скэт, гроулинг).
  In-Context Learning (ICL): Возможность генерации музыки в стиле предоставленного референсного трека. Модель может использовать как полный микс, так и отдельные дорожки вокала и инструментала для переноса стиля или даже клонирования голоса.
  Длительность: Способность генерировать музыкальные произведения продолжительностью до 5 минут.
• На каких ОС работает:
  Windows: Установка и запуск возможны с использованием упрощенных установщиков вроде Pinokio, через Docker-контейнеры с веб-интерфейсом Gradio, или с помощью специальных сборок типа YuE-for-Windows.
  Linux / WSL (Windows Subsystem for Linux): Хорошо поддерживается, существуют видео-руководства и различные GUI-обертки для упрощения работы.
  macOS: В обсуждениях на GitHub поднимался вопрос о поддержке macOS , однако конкретных успешных запусков или подробных руководств для этой ОС в предоставленных материалах мало. Теоретически, Docker-версии (например, YuE-Interface ) могут работать, если Docker на macOS обеспечивает проброс GPU NVIDIA (что маловероятно для большинства Mac) или если существует режим работы только на CPU (что не указано для YuE).
• Сколько стоит: YuE распространяется бесплатно и имеет открытый исходный код под лицензией Apache License 2.0. Эта лицензия разрешает коммерческое использование сгенерированных треков при условии указания авторства: "YuE by HKUST/M-A-P".
• Как установить и начать работу:
  Требования: Python версии 3.8 или выше, CUDA версии 11.8 или выше (для NVIDIA GPU), PyTorch, и обязательно FlashAttention 2 для экономии VRAM и предотвращения ошибок нехватки памяти при генерации длинных аудиофрагментов.
  Стандартная установка: Через менеджеры пакетов conda и pip.
  Загрузка кода и моделей: Необходимо клонировать репозиторий YuE с GitHub и загрузить модели (токенизатор, веса) с Hugging Face. Для этого потребуется git-lfs (Git Large File Storage).
  Упрощенная установка (рекомендуется для менее опытных пользователей):
  Pinokio: Предлагает однокликовый установщик, особенно удобный для пользователей Windows.
  Docker: Существуют готовые Docker-образы, такие как YuE-Interface или YuE-for-Windows, которые упаковывают все зависимости и предоставляют веб-интерфейс.
  Gradio UI: Различные проекты сообщества предоставляют готовые графические интерфейсы на базе Gradio, например, YuE-UI, YuE-exllamav2-UI, YuEGP.
• Как пользоваться:
  Командная строка: Запуск основного скрипта infer.py с указанием различных параметров: пути к моделям, файлам с описанием жанра и текстом песни, количество генерируемых сегментов, размер батча для второй стадии генерации и т.д.
  Gradio UI: Ввод жанровых тегов, текста песни (с разметкой структуры типа [verse], [chorus]), опциональная загрузка референсного аудио для ICL.
• Форматы на выходе: Основным форматом вывода является WAV, что подразумевается использованием torchaudio.save в примерах кода и общим фокусом на качестве аудио. Некоторые интерфейсы могут предлагать конвертацию в MP3. Модель использует собственный X-Codec и способна выводить аудио с частотой дискретизации до 44.1 kHz.
• Отзывы пользователей и качество музыки:
  Заявления разработчиков: Качество YuE сопоставимо или даже превосходит некоторые коммерческие системы по музыкальности и качеству вокала.
  Отзывы пользователей (Reddit, GitHub): Качество генерируемой музыки оценивается как "слушабельное", но часто уступает коммерческим лидерам вроде Suno или Udio. Вокал может содержать артефакты, такие как статика или шипение.
  Требования к VRAM: Очень существенный фактор. Для генерации даже коротких фрагментов (до 2-х сегментов песни) на GPU с объемом VRAM менее 24GB могут возникать проблемы (Out-of-Memory). Для генерации полных песен (4 и более сегментов) рекомендуется 80GB VRAM и более (например, NVIDIA H800, A100 или несколько RTX 4090).
  Время генерации: Зависит от GPU и длины трека. Например, генерация 30 секунд аудио занимает около 150 секунд на H800 и 360 секунд на RTX 4090. Пользователь с RTX 3050 (8GB VRAM) сообщил о генерации 54-секундной песни за 100 минут через Pinokio. Другой пользователь с RTX 4090 и 128GB RAM генерировал 57-секундный трек 17 минут, но с заметными шумами в вокале.
  Проблемы установки: Часто пользователи сталкиваются с трудностями при установке зависимостей, особенно FlashAttention 2, и настройке правильных версий CUDA. Это является частой темой в разделе Issues на GitHub.
• Статус и поддержка: YuE – это активно развивающийся проект. Имеется репозиторий на GitHub с разделами Issues и Discussions, где пользователи могут сообщать об ошибках и обмениваться опытом. Также упоминается сообщество в Discord , хотя прямая активная ссылка на официальный сервер YuE в предоставленных материалах не найдена.YuE представляется наиболее перспективным актуальным проектом с открытым исходным кодом для локальной генерации полноценных песен с вокалом. Однако, он требует мощного "железа" и определенных технических навыков для установки и использования, даже несмотря на наличие GUI-оберток. Качество генерируемой музыки пока что может уступать ведущим коммерческим облачным сервисам, но активное развитие и открытость кода дают надежду на дальнейшие улучшения.
  

Magenta Studio (Google)

Magenta Studio – это набор инструментов, разработанный в рамках проекта Google Magenta, который исследует применение машинного обучения в творческих процессах, в частности, в музыке. Изначально (версия 1.0) Magenta Studio предлагалась как коллекция отдельных (standalone) приложений, но сейчас (версия 2.0) основной фокус смещен на плагин для популярной цифровой звуковой рабочей станции (DAW) Ableton Live.

• Основные возможности: Magenta Studio ориентирована на работу с MIDI-данными и включает пять основных инструментов:
  Continue: Использует рекуррентные нейронные сети (RNN) для генерации нот, которые логически продолжают заданный пользователем MIDI-фрагмент (мелодию или барабанный бит). Может расширять клип до 32 тактов.
  Generate: Генерирует 4-тактовую музыкальную фразу "с нуля", без необходимости входных данных. Использует вариационный автоэнкодер (VAE).
  Interpolate: Принимает на вход два MIDI-фрагмента (мелодии или биты) и создает до 16 промежуточных вариантов, плавно "перетекая" от одного к другому. Также основан на VAE.
  Groove: "Очеловечивает" MIDI-партии ударных, изменяя тайминг и велосити нот на основе моделей, обученных на игре профессиональных барабанщиков.
  
  Drumify: Создает аккомпанирующую партию ударных на основе ритма любого входного MIDI-материала (например, басовой линии или мелодии).
  Все инструменты имеют параметр "температура", который контролирует степень случайности и вариативности генерации.
• На каких ОС работает:
  Standalone v1.0: Изначально выпускались для macOS и Windows. Существуют также инструкции от сообщества по сборке для Linux, но это требует определенных технических навыков и использования конкретных версий Node.js и коммитов из репозитория.
  Ableton Live Plugin v2.0: Работает на macOS и Windows, так как его функционирование зависит от Ableton Live и Max for Live.
• Сколько стоит: Magenta Studio распространяется бесплатно и имеет открытый исходный код под лицензией Apache 2.0.
• Как установить и начать работу:
  Standalone v1.0: Необходимо скачать архив с официального сайта Magenta (если ссылки еще активны ) и распаковать его.
  Ableton Live Plugin v2.0: Скачать файл с расширением .amxd и перетащить его на MIDI-трек в Ableton Live. Для работы требуется Ableton Live версии 10.1 Suite или новее, а также Max for Live.
• Как пользоваться:
  Standalone v1.0: Пользователь выбирает MIDI-файлы со своего компьютера, настраивает параметры (например, температуру) и запускает генерацию.
  Ableton Live Plugin v2.0: Пользователь выбирает MIDI-клипы непосредственно в окне сессии Ableton Live, настраивает параметры плагина и генерирует новые MIDI-клипы.
• Форматы на выходе: Исключительно MIDI.
• Отзывы пользователей и качество музыки:
  Standalone v1.0: Пользователи отмечают простоту использования, но качество генерируемых MIDI-мелодий часто описывается как хаотичное, "разлетающееся во все стороны". Инструмент Interpolate часто хвалят за более предсказуемые и музыкально интересные результаты. Существенным ограничением является генерация только монофонических (одноголосных) мелодий.
  Ableton Live Plugin v2.0: Основным улучшением в версии 2.0 стала повышенная стабильность работы благодаря более тесной интеграции с окружением Max for Live. Функциональность самих инструментов генерации при этом не изменилась по сравнению с v1.0. Отзывы о плагине в целом положительные с точки зрения удобства использования в привычной среде Ableton Live, но качество самой генерации остается предметом дискуссий – для одних это интересный инструмент для поиска идей, для других – результаты требуют значительной доработки.
  Magenta Studio, особенно в своей standalone-инкарнации v1.0, представляет собой скорее набор инструментов для музыкальных экспериментов и поиска неожиданных идей, нежели средство для создания полностью готовых композиций. Генерируемые MIDI-партии часто требуют существенной ручной доработки. Статус поддержки standalone-версии v1.0 официально обозначен как "неактивно поддерживаемый" , что делает ее использование в 2024-2025 годах рискованным из-за возможных проблем совместимости с современными операционными системами. Хотя некоторые источники указывали на совместимость с macOS и Windows на момент их написания, отсутствие активных обновлений для v1.0 ставит под сомнение ее стабильную работу на новейших ОС. В то же время, плагин для Ableton Live (v2.0) был обновлен в августе 2023 года , что говорит о его большей актуальности.
• Статус и поддержка: Standalone-версии v1.0 официально неактивно поддерживаются Google. Плагин для Ableton Live (v2.0) получил обновление в августе 2023 года, направленное на улучшение стабильности. Существует сообщество Magenta (репозитории на GitHub, список рассылки magenta-discuss), где можно найти информацию и обсуждения.

OpenAI Jukebox

Jukebox – это амбициозный исследовательский проект от OpenAI, нацеленный на генерацию музыки непосредственно в виде сырого аудиосигнала (raw audio), включая вокальные партии, в различных жанрах и даже в стиле конкретных исполнителей.

• Основные возможности:
  Генерация музыки в формате raw audio, включая элементарные вокальные партии.
  Возможность задавать жанр, стиль конкретного исполнителя и даже текст песни для генерации.
  Генерация продолжений для существующих музыкальных фрагментов.
• На каких ОС работает:
  Linux: Рекомендуемая операционная система для локального запуска Jukebox.
  Windows: Возможен запуск через WSL (Windows Subsystem for Linux), но он может быть менее стабильным. Попытки запустить нативно на Windows часто сталкиваются с проблемами нехватки VRAM из-за особенностей управления памятью в этой ОС.
  macOS: Пользователи интересовались возможностью запуска на macOS с чипами M2 , однако подтвержденных историй успеха или подробных руководств для локального запуска на macOS в предоставленных материалах нет.
• Сколько стоит: Jukebox является проектом с открытым исходным кодом, модели и код доступны бесплатно.
• Как установить и начать работу:
  Процесс установки Jukebox локально чрезвычайно сложен и ресурсоемок.
  Google Colab: Для первоначального ознакомления и экспериментов настоятельно рекомендуется использовать Google Colab, где многие зависимости уже предустановлены, и можно получить доступ к GPU.
  Локальная установка: Требует использования менеджера пакетов Conda, Python версии 3.7 (важно, так как более новые версии могут быть несовместимы), специфической версии PyTorch 1.4 (PyTorch 2.x не поддерживается ), библиотеки mpi4py и клонирования репозитория с GitHub.
• Как пользоваться: Взаимодействие с Jukebox локально происходит в основном через выполнение Python-скриптов или запуск Jupyter Notebook.
• Форматы на выходе: Основной формат – сырое аудио (raw audio), которое затем можно преобразовать в WAV. В некоторых руководствах упоминается возможность сохранения в MIDI.
• Отзывы пользователей и качество музыки:
  Качество аудио: Оценивается как экспериментальное. Сгенерированная музыка часто содержит шумы, а вокал описывается как "рудиментарный" или базовый.
  Скорость генерации: Чрезвычайно медленная. Генерация одной минуты аудио на мощном GPU типа NVIDIA V100 может занимать около 9 часов. Процесс апсемплинга (повышения качества) сгенерированного аудио в Google Colab может занимать 10-12 часов.
  Требования к VRAM: Очень высокие. Для моделей 5b требуется 10-12GB VRAM, а рекомендуется 16GB и более. Пользователи с потребительскими видеокартами (даже такими как RTX 3080, RTX 4070, RTX 4080, RTX 4090) могут столкнуться с ошибками нехватки VRAM или крайне длительным временем генерации.Jukebox следует рассматривать скорее как исследовательский проект, демонстрирующий возможности ИИ в генерации сложного аудио, нежели как практический инструмент для повседневного локального использования большинством пользователей. Сложность установки, колоссальные требования к аппаратным ресурсам и крайне медленная скорость генерации делают его нишевым решением, в основном для энтузиастов ИИ и исследователей с доступом к мощному оборудованию. Отсутствие активной поддержки со стороны OpenAI также снижает его привлекательность для обычных пользователей.
  
• Статус и поддержка: Проект Jukebox архивирован и больше не поддерживается OpenAI. Обсуждения в сообществе на GitHub Issues и форуме OpenAI в основном касаются проблем с запуском устаревшего кода и поиска работающих моделей.

OpenAI MuseNet (и MuseTree)

MuseNet – еще один проект от OpenAI, представленный в 2019 году, который был способен генерировать музыкальные MIDI-композиции длительностью до 4 минут, используя до 10 различных инструментов и смешивая стили – от классики Моцарта до музыки The Beatles. MuseTree был сторонним веб-инструментом, который расширял возможности MuseNet, предоставляя более удобный интерфейс и дополнительные функции.

• Основные возможности:
  Генерация MIDI-композиций.
  Поддержка до 10 инструментов и смешивание различных музыкальных стилей.
  MuseTree позволял загружать собственные MIDI-файлы, генерировать больше вариаций, сохранять проекты и экспортировать в WAV.
• На каких ОС работает:
  MuseNet в основном был доступен через онлайн-демонстрацию на сайте OpenAI. Локальный запуск был теоретически возможен для исследователей, но крайне сложен для обычного пользователя. Информация о конкретных ОС для локального запуска скудна.
  MuseTree был веб-приложением, работающим в браузере.
• Сколько стоит: MuseNet был исследовательским проектом, онлайн-демо было бесплатным. MuseTree также был бесплатным. В настоящее время оба проекта недоступны.
• Как установить и начать работу:
  Для MuseNet локальная установка для рядового пользователя была практически невозможна из-за отсутствия готовых дистрибутивов и сложности настройки окружения.MuseTree не требовал установки, так как работал в браузере.
  
• Как пользоваться:
  Взаимодействие с MuseNet происходило через веб-интерфейс, где можно было выбрать стиль, инструменты, начальный фрагмент и сгенерировать музыку.
  MuseTree предоставлял более продвинутый интерфейс для работы с MuseNet.
• Форматы на выходе:
  MuseNet генерировал MIDI.
  MuseTree позволял экспортировать результат также в WAV.
• Отзывы пользователей и качество музыки:
  MuseNet хвалили за способность генерировать музыкально связные MIDI-композиции и удачно смешивать стили. Качество MIDI было достаточно высоким для дальнейшей обработки в DAW.
  MuseTree значительно улучшал пользовательский опыт работы с MuseNet.
• Статус и поддержка: MuseNet был прекращен OpenAI и перестал работать в декабре 2022 года. Хотя были заявления о возможном возвращении, этого не произошло. MuseTree, будучи надстройкой над MuseNet, также, скорее всего, не функционирует.
  Несмотря на то, что MuseNet больше не доступен, его влияние на развитие ИИ-музыки было значительным. Существуют попытки сообщества воссоздать его функциональность (например, OpenMusenet2 на GitHub ), но это очень ранние и экспериментальные проекты. Для локальной генерации MIDI сегодня стоит обратить внимание на другие, более доступные и поддерживаемые инструменты.

Другие и редкие/необычные инструменты

Помимо рассмотренных выше основных игроков, существует и ряд других инструментов, которые либо уже неактуальны, либо ориентированы преимущественно на облачное использование, либо представляют собой очень нишевые решения.

• AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist): Хотя AIVA предлагает десктопные приложения для Windows, macOS и Linux , основной процесс генерации музыки, по-видимому, все же происходит на их серверах (в облаке). Десктопные приложения, вероятно, предоставляют более продвинутые инструменты для редактирования уже сгенерированных треков и управления своей библиотекой. AIVA предлагает бесплатный тариф с ограничениями и платные подписки, дающие больше возможностей и прав на созданную музыку. Качество композиций, особенно в классическом и кинематографическом стилях, часто оценивается высоко, но без доработки результат может звучать "мидийно". Возможность полной оффлайн-генерации музыки в десктопных приложениях AIVA не подтверждена явно в доступных материалах.
• Mubert: В первую очередь это платформа и API для генерации музыки в реальном времени, часто используемая для стримов, приложений и интерактивных проектов. У Mubert есть расширения для продуктов Adobe, что может быть интересно для создателей видеоконтента, но полноценная локальная генерация музыки как отдельное приложение для ПК не является их основным фокусом.
• Mureka: Предлагает API для разработчиков, позволяющий интегрировать генерацию музыки, текстов песен и преобразование текста в речь в различные бизнес-приложения. Также есть веб-интерфейс и мобильные приложения, но акцент сделан на API. Пользователи могут обучать персонализированные ИИ-модели на собственной музыке.
• Orb Producer Suite: Этот набор плагинов (VST/AU) для DAW, помогавший генерировать мелодии, басовые линии и арпеджио, больше не поддерживается и не доступен для покупки или активации. Официальный сайт Orb Plugins закрыт. Вместо него LANDR (компания, которая, видимо, приобрела Orb Plugins) предлагает новый плагин LANDR Composer.
• Amper Music: Ранее популярный ИИ-композитор, который позволял создавать музыку без предварительно созданных лупов, был разработан для создателей контента. Однако Amper Music был приобретен компанией Shutterstock и, по всей видимости, как отдельный общедоступный инструмент больше не существует или его технологии интегрированы в другие продукты.

Эти инструменты, хотя и внесли свой вклад в развитие ИИ-музыки, на данный момент либо не ориентированы на полностью локальную генерацию на ПК для широкого круга пользователей, либо прекратили свое существование в первоначальном виде.

Сравнительный анализ локальных ИИ-генераторов музыки

Выбор подходящего инструмента для локальной генерации музыки зависит от множества факторов: ваших технических навыков, мощности компьютера, требований к качеству и типу музыки, а также бюджета. Давайте сравним рассмотренные программы по ключевым параметрам.

• Простота установки и использования:
  Сложные (требуют технических знаний, работы с кодом, командной строкой): OpenAI Jukebox (очень сложный, много зависимостей, специфические версии ПО) , AudioCraft/MusicGen (базовая установка через Python/conda, но могут быть проблемы с зависимостями CUDA, PyTorch, ffmpeg) , YuE (требует FlashAttention 2, git-lfs, работа с командной строкой для infer.py).
  Средние (упрощенная установка через GUI-обертки или плагины): AudioCraft/MusicGen и YuE при использовании GUI-установщиков (Pinokio , Docker-образов с Gradio UI ), Magenta Studio (как плагин для Ableton Live – простая интеграция, если есть Ableton и Max for Live).
  Простые (standalone-приложения с интуитивным интерфейсом, если работают): Magenta Studio standalone v1.0 (если удастся запустить на современной ОС) , AIVA (десктопное приложение, но генерация может быть облачной).
  Неактуальные/Проблемные: Riffusion (riffusion-hobby – установка относительно проста, но проект заброшен) , OpenAI MuseNet (локальный запуск практически невозможен для обычного пользователя).
• Требования к аппаратному обеспечению (VRAM, GPU):
  Очень высокие: OpenAI Jukebox (16GB+ VRAM строго рекомендуется, очень медленно даже на мощных GPU) , YuE (для полных песен 80GB+ VRAM, для коротких фрагментов 24GB VRAM – минимум, но есть квантованные модели для 8GB+).
  Высокие: AudioCraft/MusicGen (модели medium и large требуют 10-16GB+ VRAM).
  Средние: AudioCraft/MusicGen (small модель может работать на 4-8GB VRAM для коротких генераций) , Riffusion (требовал GPU уровня RTX 3090/A10G для реалтайма, но сейчас это уже не так актуально из-за статуса проекта).
  Низкие (для MIDI-генерации): Magenta Studio (не требует мощного GPU, так как работает с MIDI).
  Зависимость от VRAM является критическим фактором, ограничивающим доступность многих мощных моделей для пользователей с обычными игровыми или офисными ПК. Это стимулирует разработку квантованных моделей (сжатых, требующих меньше памяти, но потенциально с небольшой потерей качества) и различных техник оптимизации.
• Возможности генерации музыки (MIDI, аудио, вокал, стили):
  MIDI-генерация: Magenta Studio (основная функция) , AIVA (также экспортирует MIDI) , MuseNet (был ориентирован на MIDI). Преимущество MIDI – легкость, гибкость для дальнейшей обработки в DAW.
  Аудио (инструментал): AudioCraft/MusicGen (основная функция, хорошо для инструментальных треков) , Riffusion (через спектрограммы) , AIVA (генерирует аудио, качество зависит от тарифа).
  Аудио с вокалом: YuE (специализирован на lyrics-to-song) , OpenAI Jukebox (экспериментальный вокал). Генерация качественного вокала – одна из самых сложных задач для ИИ.
  Разнообразие стилей: AIVA (>250 стилей) , MusicGen (широкий диапазон благодаря обучению на 20,000 часах музыки) , YuE (разные жанры и языки) , MuseNet (мог смешивать стили от Моцарта до Beatles).
• Качество вывода и контроль:
  Высокое (потенциально, с оговорками): AudioCraft/MusicGen (особенно большие модели с MBD, но без хорошего вокала) , YuE (вокал лучше, чем у многих, но может быть с артефактами). AIVA (хорошие аранжировки, но может звучать "мидийно").
  Экспериментальное/низкое: OpenAI Jukebox (шумное, сырое аудио) , Magenta Studio (хаотичное MIDI, требует доработки) , Riffusion (riffusion-hobby – устаревшее качество).Контроль: YuE и MusicGen предлагают контроль через текстовые промпты и параметры генерации. AIVA позволяет загружать влияния и редактировать треки. Magenta Studio дает контроль над MIDI. Jukebox и Riffusion (старая версия) предоставляют меньше гибкого контроля "из коробки" для обычного пользователя.
  
• Стоимость и лицензирование:
  Бесплатные с открытым исходным кодом: AudioCraft (код MIT, веса CC-BY-NC) , Riffusion (riffusion-hobby - MIT) , YuE (Apache 2.0, коммерческое использование с атрибуцией) , Magenta Studio (Apache 2.0) , OpenAI Jukebox (код и модели открыты, но проект заброшен).
  Коммерческие с бесплатным тарифом: AIVA (бесплатный тариф сильно ограничен по возможностям и правам).Лицензионные ограничения, особенно для весов моделей MusicGen, являются важным фактором для тех, кто планирует коммерческое использование сгенерированной музыки. Открытые лицензии, такие как MIT или Apache 2.0 (как у YuE и Magenta), более гибки в этом плане.
  
• Сообщество и поддержка:
  Активные: AudioCraft/MusicGen (поддержка Meta, активные GitHub Issues/Discussions, Reddit) , YuE (активный GitHub, упоминания Discord).
  Ограниченная/Отсутствующая: Riffusion (riffusion-hobby – не поддерживается) , OpenAI Jukebox (архивирован) , OpenAI MuseNet (прекращен) , Magenta Studio (standalone v1.0 – неактивно поддерживается).
  Для сложных в установке и использовании локальных ИИ-инструментов наличие активного сообщества и качественной документации критически важно. Пользователи часто полагаются на форумы, Discord-серверы и GitHub Issues для решения проблем, обмена опытом и поиска рабочих конфигураций.

Отзывы пользователей: Что говорят люди?

При выборе инструмента для локальной генерации музыки важно учитывать не только технические характеристики, заявленные разработчиками, но и реальный опыт пользователей. Отзывы с форумов, GitHub и других площадок помогают составить более объективную картину.

• Общие положительные моменты:
  Возможность экспериментировать и получать вдохновение: Многие пользователи, особенно музыканты, отмечают, что ИИ-генераторы помогают преодолеть творческий ступор, подкидывают неожиданные идеи для мелодий, гармоний или ритмов.
  Доступность для не-музыкантов: Инструменты с простым интерфейсом (особенно с GUI или через веб-обертки) позволяют людям без музыкального образования пробовать себя в создании музыки.
  Скорость генерации (для некоторых задач): Для создания коротких набросков, фоновой музыки или проверки идей ИИ может работать значительно быстрее, чем традиционные методы.
• Частые жалобы и проблемы:
  Сложность установки и настройки: Это, пожалуй, самая распространенная проблема для большинства локальных ИИ-инструментов, особенно для тех, кто не имеет опыта работы с Python, командной строкой и управлением зависимостями. Пользователи часто сообщают об ошибках CUDA, несовместимости версий библиотек, проблемах с путями к файлам и т.д.
  Высокие требования к VRAM: Нехватка видеопамяти – вторая по популярности жалоба. Многие пользователи с потребительскими GPU (8GB, 12GB, иногда даже 16GB VRAM) сталкиваются с ошибками "Out of Memory" при попытке сгенерировать длинные треки или использовать большие модели. Это вынуждает их использовать урезанные (квантованные) модели, что может влиять на качество, или генерировать очень короткие фрагменты.
  Качество генерируемой музыки: Хотя некоторые модели способны производить впечатляющие результаты, общее качество часто уступает профессионально созданной музыке или даже топовым облачным ИИ-сервисам. Особенно это касается вокала (часто звучит неестественно, с артефактами, "роботизированно") и сложных аранжировок. Инструментальная музыка или MIDI-партии часто получаются лучше.
  "Сырость" и непредсказуемость: Многие локальные инструменты, особенно те, что являются исследовательскими проектами или находятся на ранней стадии разработки, могут генерировать музыку, которая звучит "сыро", хаотично или не всегда соответствует промпту.
  Отсутствие поддержки и заброшенные проекты: Пользователи сталкиваются с тем, что некогда популярные проекты (Riffusion, Jukebox, MuseNet) больше не поддерживаются разработчиками, что делает поиск решений для возникающих проблем крайне затруднительным.
• Советы от сообщества:
  Тщательно изучайте документацию и руководства: Перед установкой внимательно читайте README на GitHub, ищите руководства на YouTube или в блогах, обращайте внимание на версии зависимостей.
  Используйте виртуальные окружения: conda или venv помогут избежать конфликтов между разными проектами и их зависимостями.
  Начинайте с малого: Если вы новичок, попробуйте сначала запустить "small" версии моделей или генерировать очень короткие фрагменты, чтобы проверить работоспособность системы и оценить требования к ресурсам.
  Используйте GUI-обертки и установщики: Если вы не хотите глубоко погружаться в командную строку, ищите проекты, которые предлагают готовые графические интерфейсы (Gradio, Streamlit) или упрощенные установщики (Pinokio, Docker-образы).
  Будьте готовы к экспериментам с промптами: Качество результата сильно зависит от того, как вы сформулируете свой запрос к нейросети. Экспериментируйте с разными описаниями, добавляйте детали о жанре, настроении, инструментах, темпе.Не ждите чудес "из коробки": Локальные ИИ-генераторы часто требуют терпения, технических знаний и готовности к тому, что результат не всегда будет идеальным с первой попытки.
  

Рейтинг: От популярных до нишевых для локальной генерации

Составить однозначный рейтинг "лучших" программ сложно, так как выбор сильно зависит от целей, технических возможностей и предпочтений пользователя. Однако, основываясь на активности разработки, доступности, системных требованиях и отзывах, можно выделить несколько условных категорий.

Уровень 1: Активно разрабатываемые и относительно доступные (с GUI/поддержкой сообщества)

Эти инструменты находятся в активной разработке, имеют поддержку со стороны крупных компаний или сильного сообщества, и для них существуют или активно создаются графические интерфейсы, упрощающие использование.

1. AudioCraft (в первую очередь MusicGen)Популярность: Очень высокая в ИИ-сообществе.
   Причины: Поддержка Meta AI, открытый исходный код, хорошие результаты (особенно для инструментальной музыки), наличие различных размеров моделей, активное сообщество, появление GUI-оберток.
   Для кого: Для энтузиастов ИИ, разработчиков, музыкантов, готовых потратить время на настройку или использовать готовые GUI. Требует достаточно мощного GPU для хороших результатов.
   Техническая суть: Продвинутый фреймворк, позволяющий генерировать музыку по тексту или мелодии, а также звуковые эффекты. Гибкость в настройке параметров генерации.
   
2. YuE (乐)Популярность: Быстрорастущая, особенно после демонстрации возможностей генерации песен с вокалом.
   Причины: Уникальная для open-source возможность генерации "текст-в-песню" с вокалом, поддержка нескольких языков, активная разработка, наличие GUI (Pinokio, Docker, Gradio).
   Для кого: Для тех, кто хочет экспериментировать с генерацией песен с вокалом локально и готов к высоким требованиям по VRAM или использованию квантованных моделей.
   Техническая суть: Основан на архитектуре LLaMA2, двухэтапная генерация (сначала смысловые аудиотокены, затем улучшение качества). Поддерживает In-Context Learning для стилизации.
   

Уровень 2: Используемые с усилиями / Для специфических задач

Эти инструменты могут быть полезны, но требуют определенных условий (например, наличие конкретного ПО) или их разработка замедлилась.

1. Magenta Studio (Google)Популярность: Была высокой, особенно плагин для Ableton Live. Standalone-версия менее актуальна.
   Причины: Разработка Google, бесплатность, интеграция с популярной DAW (Ableton Live), генерация MIDI для дальнейшей обработки.
   Для кого: В первую очередь для пользователей Ableton Live, желающих получить MIDI-наброски и идеи. Standalone-версия v1.0 может быть интересна для экспериментов, если удастся запустить на современной ОС, но ее поддержка прекращена.
   Техническая суть: Набор MIDI-инструментов на основе машинного обучения (RNN, VAE) для продолжения, генерации, интерполяции и "очеловечивания" MIDI-партий.
   

Уровень 3: Наследие / Очень высокий порог входа / Прекращенные (для энтузиастов/исследователей)

Эти проекты когда-то были на слуху или предлагали уникальные возможности, но сейчас либо не поддерживаются, либо требуют очень серьезных ресурсов и знаний для локального запуска.

1. Riffusion (riffusion-hobby)Популярность: Изначально вызвал большой интерес своим подходом.
   Причины (были): Новаторская идея генерации музыки через спектрограммы с помощью Stable Diffusion.
   Для кого (сейчас): Для исследователей ИИ, энтузиастов, изучающих историю генеративной музыки, или тех, кто найдет и сможет запустить активно поддерживаемый форк. Оригинальный riffusion-hobby не рекомендуется для практического использования из-за отсутствия поддержки и устаревшего качества по сравнению с современными альтернативами.
   Техническая суть: Fine-tuning Stable Diffusion на парах текст-спектрограмма, с последующим преобразованием спектрограмм в аудио.
   
2. OpenAI JukeboxПопулярность: Высокая в момент выхода как исследовательский проект.
   Причины (были): Одна из первых попыток генерации музыки с вокалом от OpenAI.
   Для кого (сейчас): Исключительно для исследователей ИИ и самых упорных энтузиастов с очень мощным оборудованием (или доступом к облачным GPU), готовых разбираться в сложном и неподдерживаемом коде.
   Техническая суть: Многоуровневая модель на основе VQ-VAE и трансформеров для генерации сырого аудио.
   
3. OpenAI MuseNet (и MuseTree)Популярность: Значительная в свое время.
   Причины (были): Качественная генерация MIDI в различных стилях, возможность смешения стилей.
   Для кого (сейчас): Представляет в основном исторический интерес. Локальный запуск оригинального MuseNet практически невозможен. MuseTree был веб-инструментом и также неактуален.
   Техническая суть: Глубокая нейронная сеть на основе трансформеров, обученная на большом корпусе MIDI-файлов.
   

Уровень 4: Преимущественно облачные/API или снятые с производства (краткое упоминание)

Эти инструменты либо изначально ориентированы на облачные вычисления и предоставление API, либо их разработка для локального использования прекращена.

• AIVA: Предлагает десктопные приложения, но основная генерация, вероятно, облачная. Имеет бесплатный тариф и платные подписки. Хорошо подходит для создания саундтреков.
• Mubert, Mureka: В основном API-ориентированные решения для разработчиков и бизнеса.
• Orb Producer Suite, Amper Music: Сняты с производства или поглощены другими компаниями.

Этот рейтинг условен и отражает текущее состояние дел в области локальной генерации музыки. Технологии быстро развиваются, и ситуация может измениться.

Заключение: Будущее вашей домашней музыкальной студии

Локальная генерация музыки с помощью нейронных сетей – это бурно развивающаяся область, полная как невероятных возможностей, так и определенных сложностей. Сегодня мы видим, что порог входа для создания музыки на собственном компьютере с помощью ИИ постепенно снижается, во многом благодаря усилиям open-source сообщества и появлению более дружелюбных пользовательских интерфейсов для сложных моделей.

Текущее состояние дел:

• Инструменты есть, но требуют выбора: Существует несколько жизнеспособных вариантов для локальной генерации, от мощных фреймворков вроде AudioCraft до специализированных моделей типа YuE. Однако каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны, а также специфические требования.
• "Железо" все еще решает многое: Для получения качественных результатов и комфортной работы по-прежнему необходим достаточно производительный компьютер, особенно в части видеокарты и объема видеопамяти. Это остается основным барьером для массового пользователя.
• Качество и контроль – на пути к совершенству: Хотя ИИ уже способен создавать впечатляющие музыкальные фрагменты и даже целые песни, достижение уровня человеческого мастерства, особенно в плане эмоциональности, нюансов исполнения и тонкого контроля над всеми аспектами композиции, – это все еще цель, к которой разработчики только стремятся. Генерация качественного вокала остается особенно сложной задачей.
• Открытый исходный код – двигатель прогресса: Именно благодаря открытым проектам локальная генерация музыки становится доступнее. Сообщества вокруг этих проектов играют ключевую роль в адаптации, улучшении и создании инструментов для более широкого круга пользователей.

Кто выигрывает от локальной ИИ-музыки уже сегодня?

• Музыканты-экспериментаторы: Для поиска новых идей, создания набросков, необычных звуковых текстур.
• Создатели контента: Для генерации уникальной фоновой музыки для видео, подкастов, игр, особенно если бюджет ограничен.
• Энтузиасты ИИ и разработчики: Для изучения возможностей современных нейросетей и создания собственных инструментов.
• Люди без музыкального образования: Для простого и увлекательного способа прикоснуться к созданию музыки.

Будущее локальной музыкальной генерации:
Можно с уверенностью сказать, что эта технология будет развиваться. Мы, вероятно, увидим:

• Более оптимизированные модели: Требующие меньше ресурсов для работы на потребительском оборудовании.
• Улучшение качества генерации: Особенно в области вокала и сложных аранжировок.
• Более интуитивные и мощные инструменты управления: Позволяющие пользователю точнее направлять творческий процесс ИИ.
• Глубокая интеграция в DAW: Нейросетевые функции станут стандартной частью музыкального софта, как это уже происходит с Magenta Studio и Ableton Live.

Локальная генерация музыки нейросетями – это не замена человеческому творчеству, а новый мощный инструмент в арсенале современного композитора и музыканта-любителя. Это возможность расширить границы своего воображения и создавать музыку так, как это было невозможно еще несколько лет назад. Экспериментируйте, пробуйте разные инструменты и, возможно, именно ваш компьютер станет источником следующего музыкального шедевра!