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AccueilLLMsacestep v15 sft

acestep v15 sft

par ACE-Step

Open source · 3k downloads · 49 likes

2.1
(49 avis)AudioAPI & Local
À propos

ACE-Step v1.5 est un modèle open-source de génération musicale conçu pour offrir des performances professionnelles sur du matériel grand public. Il permet de créer des morceaux complets en quelques secondes, même sur des cartes graphiques modestes, tout en garantissant une utilisation commerciale sécurisée grâce à un entraînement basé sur des données légalement conformes. Le modèle se distingue par sa polyvalence, offrant un contrôle stylistique précis et des fonctionnalités d'édition avancées comme la conversion voix-en-musique ou la régénération de covers, le tout en respectant des consignes complexes dans plus de 50 langues. Son architecture innovante combine un planificateur basé sur un modèle de langage et un générateur audio optimisé, éliminant les biais des systèmes de récompense externes. Idéal pour les artistes, producteurs et créateurs de contenu, il s'intègre facilement dans les workflows créatifs tout en démocratisant l'accès à une génération musicale de haute qualité.

Documentation

ACE-Step 1.5

Pushing the Boundaries of Open-Source Music Generation

Project | Hugging Face | ModelScope | Space Demo | Discord Tech Report

image

Model Details

🚀 ACE-Step v1.5 is a highly efficient open-source music foundation model designed to bring commercial-grade music generation to consumer hardware.

Key Features

  • 💰 Commercial-Ready: Unlike many models trained on ambiguous datasets, ACE-Step v1.5 is designed for creators. You can strictly use the generated music for commercial purposes.
  • 📚 Safe & Robust Training Data: The model is trained on a massive, legally compliant dataset consisting of:
    • Licensed Data: Professionally licensed music tracks.
    • Royalty-Free / No-Copyright Data: A vast collection of public domain and royalty-free music.
    • Synthetic Data: High-quality audio generated via advanced MIDI-to-Audio conversion.
  • ⚡ Extreme Speed: Generates a full song in under 2 seconds on an A100 and under 10 seconds on an RTX 3090.
  • 🖥️ Consumer Hardware Friendly: Runs locally with less than 4GB of VRAM.

Technical Capabilities

🌉 At its core lies a novel hybrid architecture where the Language Model (LM) functions as an omni-capable planner: it transforms simple user queries into comprehensive song blueprints—scaling from short loops to 10-minute compositions—while synthesizing metadata, lyrics, and captions via Chain-of-Thought to guide the Diffusion Transformer (DiT). ⚡ Uniquely, this alignment is achieved through intrinsic reinforcement learning relying solely on the model's internal mechanisms, thereby eliminating the biases inherent in external reward models or human preferences. 🎚️

🔮 Beyond standard synthesis, ACE-Step v1.5 unifies precise stylistic control with versatile editing capabilities—such as cover generation, repainting, and vocal-to-BGM conversion—while maintaining strict adherence to prompts across 50+ languages. This paves the way for powerful tools that seamlessly integrate into the creative workflows of music artists, producers, and content creators. 🎸

  • Developed by: [ACE-STEP]
  • Model type: [Text2Music]
  • Language(s): [50+ languages]
  • License: [MIT]

Evaluation

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🏗️ Architecture

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🦁 Model Zoo

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DiT Models

DiT ModelPre-TrainingSFTRLCFGStepRefer audioText2MusicCoverRepaintExtractLegoCompleteQualityDiversityFine-TunabilityHugging Face
acestep-v15-base✅❌❌✅50✅✅✅✅✅✅✅MediumHighEasyLink
acestep-v15-sft✅✅❌✅50✅✅✅✅❌❌❌HighMediumEasyLink
acestep-v15-turbo✅✅❌❌8✅✅✅✅❌❌❌Very HighMediumMediumLink
acestep-v15-turbo-rl✅✅✅❌8✅✅✅✅❌❌❌Very HighMediumMediumTo be released

LM Models

LM ModelPretrain fromPre-TrainingSFTRLCoT metasQuery rewriteAudio UnderstandingComposition CapabilityCopy MelodyHugging Face
acestep-5Hz-lm-0.6BQwen3-0.6B✅✅✅✅✅MediumMediumWeak✅
acestep-5Hz-lm-1.7BQwen3-1.7B✅✅✅✅✅MediumMediumMedium✅
acestep-5Hz-lm-4BQwen3-4B✅✅✅✅✅StrongStrongStrong✅

🙏 Acknowledgements

This project is co-led by ACE Studio and StepFun.

📖 Citation

If you find this project useful for your research, please consider citing:

BibTeX
@misc{gong2026acestep,
	title={ACE-Step 1.5: Pushing the Boundaries of Open-Source Music Generation},
	author={Junmin Gong, Yulin Song, Wenxiao Zhao, Sen Wang, Shengyuan Xu, Jing Guo}, 
	howpublished={\url{https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5}},
	year={2026},
	note={GitHub repository}
}
Liens & Ressources
Spécifications
CatégorieAudio
AccèsAPI & Local
LicenceOpen Source
TarificationOpen Source
Note
2.1

Essayer acestep v15 sft

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