这AI绝对偷了格莱美奖杯 把LLaMA喂成乐坛顶流：开源版Suno来了！

家人们震惊了！现在 AI 成精啦，不仅能写能画，现在连唱功都是格莱美级的了！

魅惑空灵电音女声，也太好听了吧！

https://mp.weixin.qq.com/s/cbaefgtaVFmtlHfDvQtTYA

酷佬街头说唱，怎么有一股八方来财的味儿？

https://mp.weixin.qq.com/s/cbaefgtaVFmtlHfDvQtTYA

强混嘹亮欧美女高，像极了阿黛尔~

https://mp.weixin.qq.com/s/cbaefgtaVFmtlHfDvQtTYA

极端的金属核嗓也不在话下！

https://mp.weixin.qq.com/s/cbaefgtaVFmtlHfDvQtTYA

日韩女团风，日韩英三语无缝切换！

https://mp.weixin.qq.com/s/cbaefgtaVFmtlHfDvQtTYA

还有这首 AI 新编版《世界赠与我的》！模仿王菲空灵仙嗓也太到位了吧，完全不一样的旋律，一样的嘎嘎好听，宁静中带一点哀伤的意境拿捏得简直了！

模仿碧梨的慵懒声线，确定不是碧梨本人在唱？

网友爆改 rap 版 YouTube 亿播神曲《Plastic Love》：

YuE（乐）：开源版 Suno AI

上述所有让网友跪着听的炸裂神曲，全都出自港科大和音乐圈 DeepSeek —— Multimodal Art Projection（MAP）联手开源音乐生成基座 —— YuE（乐）。

• 论文标题：YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation
• 项目地址：https://github.com/multimodal-art-projection/YuE
• Demo：https://map-yue.github.io
• Arxiv：https://arxiv.org/abs/2503.08638

这个模型可太强啦，直接对标 Suno AI，自春节期间放出以来 GitHub 已飙星 4500+，推特累计浏览上百万次！老外刷着 demo 直接给 Suno 和 Udio 开起追悼会：闭源音乐生成这是药丸！

作为第一个开源的全曲级歌曲生成基座，YuE 做到了连 Google 家的 MusicLM、Meta 家的 MusicGen 都做不到的事：不仅能建模长达 5 分钟的歌曲，又能同时生成专业级歌声和伴奏！

这是怎么实现的呢？

YuE 其实是一个双 LLaMA 语言模型架构（下图），因此无痛适配大部分大语言基建，非常容易 scale up。

• 其中大的 Stage-1 LM 联合建模文本条件和粗粒度音频离散 token 序列。

• 而小的 Stage-2 LM 基于大 LM 给出的粗粒度离散 token 合成剩余的（残差）细粒度 token。

• 最后得到的多码本离散音频序列会送入 tokenizer decoder 重建回音频，并送入一个轻型上采样器重构 44.1khz 的音频。

在 YuE 之前，主要的学界工作还是把歌声合成（Singing Voice Synthesis）和音乐生成（Music Generation）分开做的，只有像 Suno AI、Udio 这样的闭源玩家们成功探索出来了端到端的歌曲生成，把两种任务合并到一起建模。有个别学界工作会分阶段对人声和伴奏分别建模，但是效果距离商业闭源还是差距较大，也没有开源。这里就不得不提 YuE 的双轨版 Next-Token Prediction（Dual-NTP）策略了。

YuE 的 Stage-1 LM 利用声伴分离先验，把人声和伴奏轨在同一个时间步分别用两个 token 建模（上图虚线框），巧妙地实现了歌声合成和音乐伴奏生成的联合建模。这不仅避免了离散 token 的信息损失问题，得以精准捕捉细腻人声，还保证了轨间对齐和端到端。

• 如果使用 ΔWER 来表示语音内容重构损失，那么利用分离先验得到的人声轨（下左图橙）的损失显著小于合轨（下左图蓝），甚至在极端的金属风格下也能维持较低的语音内容重构损失。
• 基于 Dual-NTP 训练的 LM 在相同的训练成本下也表现出比 NTP 更低的 loss（下右图橙 vs 蓝）。

但为了达成数分钟级的歌曲建模，研究团队又对 Stage-1 LM 提出了另一个改进：结构化渐进生成（Structural Progressive Generation，缩写为 CoT），将歌曲拆分成主副歌段落后，通过文本 token（方形）、音频 token（圆形）在同上下文内交替排布的方式，避免了文本条件控制远程衰减的问题，使得人声轨能在全曲范围内准确跟随歌词控制。

消融显示，这种带有文本中间态的 CoT 在 0.5B 下比其它方法（原版、课程学习、ABF）具有更低的 Whisper 转录歌词错误率（橙线），并在 scale up 到 7B 之后得到更显著的收益（蓝线）。受限于 Whisper 的歌声转录性能，20% 的错误率已经接近 groundtruth 原曲的错误率。

不仅如此，团队还专门为音乐开发了特有的上下文学习（Music In-Context Learning，Music ICL）。与此前 TTS 领域的续写型 ICL 不同，音乐创作常常要求从一个动机出发向左右两边发展构造成曲，要避免抄袭鼓励创作。为此，Music ICL 将曲中任意 20~40 秒片段的音乐拼接到 CoT 数据开头，并在 Stage-1 LM 退火阶段利用约 2% 的计算量延迟激活这种格式。

团队发现，过早地激活 Music ICL 容易导致捷径学习（Shortcut Learning），让模型成为洗歌机器，对音乐创作能力有损。而延迟激活策略极大地节约了计算量，并且保护了模型的音乐性和创造力。这也带来了本文开头的风格克隆（Style Cloning）、声音克隆（Voice Cloning）、风格迁移（Style Transfer）的相应能力，模仿王菲、碧梨甚至爆改 Rap 版 City Pop。在测试时开启 ICL 和 CFG（Classifier Free Guidance）模式后，模型音乐性暴涨！

团队将 Stage-1 LM 扩展到 1.75T token，7B 的规模后，在人类偏好评测中获得了闭源级的音乐性和综合评分。

在人声音域上（下图数字越大音域越宽广），YuE 与国际领先的 Suno、Udio 处于同一水平线。

在生成时长上，YuE 也位于国际领先水平。

抄袭检测显示，即使提供训练集内样本，YuE 的查重率甚至低于学术数据集 GTZAN 的同流派内不同曲目相似度，更是远低于人类翻唱、改编曲目。

不仅如此，YuE 还有非常不错的 embedding 质量。作为一个生成模型，它的单轨无条件模式可用于抽取全曲级 embedding，而且表征质量和 SOTA 表征学习模型处于同一水平，甚至在调性识别上还超过了最新自监督学习 SOTA MuQ。这下确认 YuE 唱歌不会跑调啦！

还等什么，快来玩玩看吧~

• 项目地址：https://github.com/multimodal-art-projection/YuE
• Demo：https://map-yue.github.io
• Arxiv：https://arxiv.org/abs/2503.08638
• B 站讲解：https://b23.tv/YaYtvVi

交互式 Demo（非官方）：

• https://huggingface.co/spaces/fffiloni/YuE
• https://yueai.app/zh/playground
• https://yueai.ai