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AccueilLLMsAudioacestep v15 xl turbo bf16

acestep v15 xl turbo bf16

par marcorez8

Open source · 657 downloads · 6 likes

1.1
(6 avis)AudioAPI & Local
À propos

ACE-Step v15 XL Turbo BF16 est un modèle d'IA spécialisé dans la génération musicale rapide et de haute qualité. Grâce à son architecture optimisée de 4 milliards de paramètres et à sa distillation accélérée, il produit des morceaux en seulement 8 étapes d'inférence, alliant vitesse et fidélité sonore. Conçu pour un usage commercial, il s'appuie sur des données d'entraînement légalement conformes, incluant des musiques sous licence, des œuvres libres de droits et des synthèses audio à partir de partitions MIDI. Sa version BF16 réduit significativement l'empreinte mémoire tout en conservant une qualité quasi identique à l'original, le rendant accessible sur des configurations GPU plus modestes. Idéal pour les créateurs, développeurs ou entreprises cherchant à intégrer une génération musicale performante dans leurs projets, il se distingue par son équilibre entre rapidité, qualité et conformité légale.

Documentation

ACE-Step 1.5 XL — Turbo (4B DiT) BF16

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

Model Details

This is the BF16 version of ACE-Step/acestep-v15-xl-turbo — the XL (4B) Turbo variant of ACE-Step 1.5. This BF16 conversion reduces memory usage while maintaining near-identical quality to the original model. It is a distillation-accelerated model that generates high-quality audio in just 8 steps, combining the speed of turbo with the quality of the 4B architecture.

XL Architecture

ParameterValue
DiT Decoder hidden_size2560
DiT Decoder layers32
DiT Decoder attention heads32
Encoder hidden_size2048
Encoder layers8
Total params~4B
Weights size (bf16)~7.5 GB
Inference steps8 (no CFG, distilled)

GPU Requirements

VRAMSupport
≥8 GBWith CPU offload + INT8 quantization
≥12 GBWith CPU offload
≥16 GBWithout offload (recommended)
≥20 GBFull quality (XL + 4B LM)

All LM models (0.6B / 1.7B / 4B) are fully compatible with XL.

Key Features

  • 💰 Commercial-Ready: Trained on legally compliant datasets. Generated music can be used for commercial purposes.
    • 📚 Safe Training Data: Licensed music, royalty-free/public domain, and synthetic (MIDI-to-Audio) data.
      • ⚡ Fast: 8-step inference — the fastest XL variant.
        • 🔮 Higher Quality: 4B parameters provide richer audio quality than 2B turbo.

          • 🧠 BF16 Precision: Converted to BF16 for reduced VRAM usage and faster inference, with negligible quality loss.

          • Quick Start

        • Bash
          # Install ACE-Step
          git clone https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5.git
          cd ACE-Step-1.5
          pip install -e .
          
          # Download this model
          huggingface-cli download marcorez8/acestep-v15-xl-turbo-bf16 --local-dir ./checkpoints/acestep-v15-xl-turbo-bf16
          
          # Run with Gradio UI
          python acestep --config-path acestep-v15-xl-turbo-bf16
          

          Model Zoo

          XL (4B) DiT Models

          DiT ModelCFGStepsQualityDiversityTasksHugging FaceModelScope
          acestep-v15-xl-base✅50HighHighAll (extract, lego, complete)LinkLink
          acestep-v15-xl-sft✅50Very HighMediumStandardLinkLink
          acestep-v15-xl-turbo❌8Very HighMediumStandardLinkLink
          acestep-v15-xl-turbo-bf16❌8Very HighMediumStandardThis repo—

          LM Models (all compatible with XL)

          LM ModelParamsAudio UnderstandingCompositionHugging FaceModelScope
          acestep-5Hz-lm-0.6B0.6BMediumMediumLinkLink
          acestep-5Hz-lm-1.7B1.7BMediumMediumIncluded in mainIncluded in main
          acestep-5Hz-lm-4B4BStrongStrongLinkLink

          Acknowledgements

          This project is co-led by ACE Studio and StepFun. The BF16 conversion was done by marcorez8 to make the model more accessible to the community.

          Citation

          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
1.1

Essayer acestep v15 xl turbo bf16

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