原贴链接

空间：[https://huggingface.co/spaces/ASLP - lab/DiffRhythm]；模型：[https://huggingface.co/collections/ASLP - lab/diffrhythm - 67bc10cdf9641a9ff15b5894]；GitHub：[https://github.com/ASLP - lab]；论文：DiffRhythm：利用潜在扩散实现极速且极其简单的端到端全长歌曲生成：[https://arxiv.org/abs/2503.01183]

讨论总结

这是关于DiffRhythm - ASLP - lab能生成4分钟带人声歌曲项目的讨论。作者分享项目资源后，有人对项目表示惊叹、肯定，有人提出改进建议，还有很多人围绕项目的本地运行、模型性能、音乐风格等方面提出疑问，整体氛围积极且充满对项目发展的期待。

主要观点

  1. 👍 作者对工作被快速发现感到惊讶并努力完善开源库
    • 支持理由：论文当天发布就被发现，作者致力于提供简单易用的代码库
    • 反对声音：无
  2. 🔥 DiffRhythm是该领域近期无类似发布下的重大突破
    • 正方观点：质量和速度出众，在近期无类似发布情况下是巨大跨越
    • 反方观点：无
  3. 💡 项目需要增加更多自述文件和样本
    • 解释：Danny_Davitoe提出此改进建议，以完善项目
  4. 👍 认可DiffRhythm在全曲生成方面的表现是一项优秀的工作
    • 支持理由：考虑到模型权重能取得这样的结果很惊人
    • 反对声音：无
  5. 🔥 DiffRhythm在说唱方面效果不好，对多数参考内容效果不理想，结果随机且声音差
    • 正方观点：Nuaua尝试说唱方面的生成，结果不佳
    • 反方观点：SubstantialAd305解释扩散模型生成速度快但质量略降，正在提高输出质量

金句与有趣评论

  1. “😂 This is soo awesome👏”
    • 亮点：简洁地表达对DiffRhythm - ASLP - lab项目的赞叹之情。
  2. “🤔 What a time to be alive..”
    • 亮点：表达出看到这样成果时感到幸运的心情。
  3. “👀 It would be in the GitHub repo. We plan to make the first version ready within this week”
    • 亮点：作者给出项目时间线，让关注者有明确的期待。
  4. “😂 Ya’ll need to add more Readme files and samples.”
    • 亮点：直接提出项目改进建议。
  5. “🤔 Amazing result considering the weight of the model.”
    • 亮点：认可项目成果并考虑到模型权重因素。

情感分析

总体情感倾向积极，大多数评论者对DiffRhythm - ASLP - lab项目表示肯定和期待。主要分歧点在于项目的生成质量，如有人认为在说唱等方面效果不好，但也有人认可其整体成果。可能的原因是不同用户对生成音乐的需求和评判标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：是否可使用自己的数据进行训练、针对特定音乐类型微调等话题可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果项目不断完善，可能会对本地音乐生成领域产生积极影响，吸引更多人关注并推动该领域发展。

详细内容：

《DiffRhythm：引发Reddit热议的全新歌曲生成工具》

在Reddit上，一个名为“DiffRhythm - ASLP-lab: generate full songs (4 min) with vocals”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了多个相关链接，包括模型、GitHub 以及论文等。此帖获得了众多点赞和大量评论。

主要的讨论方向集中在对这个歌曲生成工具的性能、特点、应用方式等方面。文章将要探讨的核心问题是其实际效果和未来的发展可能性。

在讨论中，各种观点层出不穷。有人称赞道：“这太令人惊叹了！质量和速度都超乎寻常。在这个领域最近没有类似的发布，能有这样大的突破真是让人惊喜，而且就质量而言，模型大小也出人意料地小。” 但也有人认为：“看起来它只是一个经过训练的稳定音频模型。”

有用户分享自己的经历：“试了几首歌，但大多不堪入耳。有一首节奏/旋律还不错，但由于提示（歌词）的错误，它没有演唱（也许更好），但中间又有额外的错误导致中断。我会尝试在本地设置，也许能生成一些好的例子。”

作者表示，他们正在努力完善开源库，计划在本周内准备好第一个版本，并会将 Docker 支持纳入路线图，目标是能在消费级 GPU 上进行部署。有人询问如何在本地运行，也有人关心硬件规格、能否训练自己的数据、能否针对特定风格进行微调等问题。

目前的共识是生成速度较快，但在质量和风格多样性上还有提升空间。特别有见地的观点如有人提出希望能在特定音乐风格如金属乐上有更好的表现。

总之，DiffRhythm 虽然还存在一些不足，但无疑为音乐生成领域带来了新的可能，未来的发展值得期待。