前言
作为一个常年与代码打交道的技术人员，我一直对音乐创作充满了羡慕和敬畏。看着那些音乐人轻松地弹奏出动人的旋律，我总是感叹艺术的高深莫测。
就像我们在做 UI 设计时，同样都是红蓝绿三原色，为什么设计师们搭配起来就那么和谐美观，而我调出来的颜色只能说是比较整齐...
音乐更是如此，那些复杂的和弦、节拍，对于我这种只会写 if-else 的理工男来说，简直就是另一个维度的存在。
但是，AI 时代的到来，让我们这些"理工男"也有了创作的可能。
Gitee AI 模力方舟
首先，作为一个长期使用“模力方舟”的技术人员，依然要先免费推广一波“模力方舟”。
这是一个由 Gitee 提供的企业级大模型 API 平台，和其他平台不太一样的是，“模力方舟”是按照次数进行收费的，无论你一次使用多少 token，都不用担心费用问题。
更贴心的是，平台每天还提供 100 次免费调用机会，足够我们尝试各种创意。
今天，我们在音乐方面的探索就依赖于平台上的 ACE-Step 模型。
ACE-Step 音乐制作大模型
ACE-Step-v1-3.5B 是由 ACE Studio 和 StepFun 联合开发的开源音乐生成基础模型，采用扩散模型架构，结合了深度压缩自编码器（DCAE）和轻量级线性 Transformer，实现了在生成速度、音乐连贯性和可控性方面的突破。
重要特性：
- 支持 17 种语言的音乐生成；生成速度快：在 NVIDIA A100 上生成 4 分钟音乐仅需约 20 秒。
下面我们直接使用平台提供的默认示例来快速体验一下。
操作流程：
1、登录模力方舟平台。
2、选择ACE-Step模型，进入“在线体验”界面。
3、使用默认的设置。
主要包括两部分：
- 音乐描述：包括提示词、歌词等。设置：左侧的LORA、基础设置、高级设置等，今天入门为主，这些内容我们就先不展开了。
右上角的下拉选择是多个音乐风格的示例，大家可以自行尝试。
4、点击“生成”，很快就能生成一段 1 分钟的音乐，如图，花费了 9 秒。
可以在线播放，也可以下载到本地。
本来艺术就差，还是英文的，更听不大懂了，不过感觉倒是挺欢快的。
流程大家应该都了解了，下面，我们根据自己的想法生成一段。
音乐创作实战
音乐编曲我不会。
写词~
我也不会。
音乐的风格？
呵呵，更不会了。
不过好在，我有 AI。
生成音乐描述提示词
打开 DeepSeek ，录入自己的要求。
提示词如下：
我要使用文生音乐AI ACE STEP生成一段音乐，主要表达大学毕业的离别和奔向社会的憧憬，请帮我生成文生音乐的提示词。## 生成结构提示词prompt：只支持英文，支持标签、描述和场景。使用逗号分隔不同的标签。歌词lyrics：支持使用[verse]、[chorus]和[bridge]等歌词结构标签来分隔歌词的不同部分。使用[instrumental]或[inst]生成纯音乐。不支持在歌词中使用流派结构标签。歌词采用中文。## 示例提示词prompt：pop, synth, drums, guitar, 120 bpm, upbeat, catchy, vibrant, female vocals, polished vocals歌词lyrics：[Verse]Neon lights across the skyEvery moment passing byYour smile catches in my mindLike a snapshot frozen time[Chorus]We're dancing through the nightUnder these electric lightsDon't need to think about tomorrowJust feel this moment right[Verse]City pulse beneath our feetHearts aligned to steady beatTake my hand and follow meInto who we're meant to be[Bridge]One life, one chanceOne perfect night romanceOur story's just beginningIn this magical dance我选择了大学毕业的场景。
为了方便后续使用，我们直接将 “模力方舟”上面 ACE-Step 模型的参数要求写进提示词，并将官网示例放进去。
生成结果如下图。
生成音乐
有了对应的提示词，我们直接复制到 ACE-Step 的音乐描述输入框中，然后点击“生成”。
搞定，一首自己想要的音乐就完成了。
大家来听听这首《毕业的旋律》吧，虽然粗糙，但是它快呀~
结语
体验了这次音乐生成之后，我深深感受到了 AI 时代“强者更强，跨界简单"的特点。
对于专业音乐人来说，这样的工具能够极大提高他们的创作效率，快速产出demo，探索新的音乐风格，让强者如虎添翼。
而对于我们这些音乐门外汉，AI 则大大降低了入门门槛。就像今天，我这个连五线谱都不认识的技术宅，也就花了半个小时，就"勉强"搓出了几段还算能听的"音乐"。虽然离专业水准还有十万八千里，但那种从 0 到 1 的突破，真的让人上瘾。
这个模型还有很多我没来得及尝试的高级特性，比如音乐风格的精细调整、智能续写功能、以及更复杂的编曲参数设置等，感兴趣的同学可以去“模力方舟”平台上深入探索一下。
欢迎分享，希望早日听到大家的“神作”！
