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讨论总结

这个讨论是围绕“LOCAL SUNO MUSIC GEN IS HERE!”展开的。其中涉及了多种话题,如GGUF文件相关的技术交流,包括其存在性、功能、性能等;新音乐类型存在非商业许可的限制及其影响;Music Gen的评价包括歌词改进空间和开源的积极意义;还包括一些如TTS模型推荐、安装困难、对中国成果的期待等不同方面的话题,评论的热度有高有低,观点多元。

主要观点

  1. 👍 GGUF文件已存在并有相关链接可查。
    • 支持理由:有人明确指出GGUF文件已存在且给出了查找链接。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 非商业许可限制了新音乐类型的实际用途。
    • 正方观点:非商业许可下难以将成果用于盈利相关的操作如发布到YouTube盈利账号。
    • 反方观点:非商业用途爱好者欢迎新“玩具”。
  3. 💡 Music Gen是好的,但歌词需要微调。
    • 解释:评论者肯定Music Gen的同时指出歌词方面有待改进。
  4. 💡 对该领域存在开源模型感到高兴。
    • 解释:从开源属性看到积极意义。
  5. 💡 在安装相关软件时遇到困难。
    • 解释:在安装flash - attn过程中遇到卡顿和导入错误等问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Sudden - Lingonberry - 8:gguf files when”
    • 亮点:以一种调侃的方式开启关于GGUF文件的讨论。
  2. “🤔 SocialDinamo:Looks like Sudden - Lingonberry - 8 was just having some fun—‘gguf files when’ is more of a meme - y way of saying ‘when will this happen?’ But to answer your question seriously, GGUF is actually a format for optimized models used in tools like llama.cpp. It’s designed for better compatibility and performance in local setups.”
    • 亮点:对看似调侃话语作出认真解答并解释GGUF文件。
  3. “👀 Sixhaunt:non - commercial license though so it’s just a toy and not usable for anything so we are still stuck with Suno and Udio”
    • 亮点:指出非商业许可对新音乐类型的限制。
  4. “😉 toothpastespiders:Hey, those of us just in it for the fun and to tinker are VERY happy for a new toy. My GPU’s gonna be bleeping and bloopin in a very non - professional way.”
    • 亮点:从非商业用途爱好者角度表达对新音乐类型的欢迎。
  5. “🤨 Music Gen is good.”
    • 亮点:简洁表达对Music Gen的肯定态度。

情感分析

总体情感倾向较为复杂,既有对新音乐类型非商业许可限制的无奈(如Sixhaunt的评论),也有对Music Gen和开源模型的积极态度,还有在安装过程中遇到困难的沮丧情绪。主要分歧点在于对非商业许可的看法,一方认为限制了实际用途,另一方则觉得非商业用途爱好者可以接受。可能的原因是不同用户的需求和立场不同,如商业用途用户更在意许可限制,而非商业用途爱好者更关注其带来的乐趣。

趋势与预测

  • 新兴话题:可能会进一步探讨如何优化新音乐类型的生成效率(如减少生成30秒音频所需的6分钟时间)以及如何突破非商业许可的限制。
  • 潜在影响:如果能解决非商业许可限制问题,可能会促使更多的人在盈利渠道分享相关成果,推动音乐类型的发展;如果优化了音乐生成效率,可能会提升用户体验,吸引更多人关注相关的音乐生成技术。

详细内容:

标题:关于 LOCAL SUNO MUSIC GEN 的热门讨论

近日,Reddit 上一则关于“LOCAL SUNO MUSIC GEN”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含链接 https://x.com/_akhaliq/status/1884053159175414203 ,吸引了众多网友参与讨论,点赞数和评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 GGUF 文件格式、模型的应用与限制、生成音频的效率以及相关的许可问题等方面。

有人提到已经存在相关的 GGUF 模型链接,如https://huggingface.co/multimodalart/YuE-s2-1B-general-Q8\_0-GGUF/tree/mainhttps://huggingface.co/Aryanne/YuE-s1-7B-anneal-en-cot-Q6\_K-GGUF/tree/main ,并希望有人能搞清楚如何使用。

有用户分享道:“我创建了一个 llamacpp 项目的问题,请求对这个的支持。是的, llama 模型已经被 GGUF 化了,但如果没有将 xcodec 令牌转换回音频的部分,就没什么用。希望他们能像处理 OuteTTS 和 wavtokenizer 那样实现这部分。否则,其他人可能需要用外部程序处理 xcodec 输出,来设置 llamacpp 实例用于 LLM 端。”

有人表示不太理解“GGUF”这个术语,随后有人解释道,GGUF 是用于像 llama.cpp 这样工具中优化模型的一种格式,旨在提高本地设置中的兼容性和性能。

有用户指出,GGUF 模型的一大好处是通常可以部分加载到 VRAM 和系统 RAM 中,但随着在系统 RAM 中的比例增加,速度会严重下降。而且它们通常比原始模型小,但变小的同时性能会相对原始模型有所下降。

关于许可问题,有人认为非商业许可使其只是一个玩具,不能用于任何商业用途。但也有人表示只是为了好玩和摆弄,有个新玩具就很开心。

还有人提到用 4090 显卡生成 30 秒音频需要 6 分钟,需要优化。对于如何发布内容,有人认为除了 YouTube 还有其他方式。

有人询问本地托管的 TTS 推荐模型,有人提供了https://huggingface.co/blog/srinivasbilla/llasa-tts

在安装过程中,有人遇到了诸如“FlashAttention2 已启用,但由于似乎未安装 flash_attn 包而无法使用”等问题,并对此感到沮丧和困惑。

总之,这场讨论展现了网友们对 LOCAL SUNO MUSIC GEN 的多方面关注和思考,既有对技术细节的探讨,也有对应用前景和限制的讨论。