Stable Audioのモデルが無償公開！ローカルでデモを実行する簡単手順

Stable Audio Openは著作権周りをクリアするためにフリー音源で学習されたStable Audioのモデルです。

そんなStable Audio Openが無償公開されたので、公式デモをローカルで実行してみました。

ja.stability.ai

github.com

Requirements

• PyTorch 2.0 or later
• できればcudaが使用できるGPU（CPUだとかなり遅いです）

実行方法

手順1：HuggingFace周りのあれこれ

HuggingFaceでStable-Audio-Openの使用許可を取る

ログインが必要

huggingface.co

アクセストークンの生成

ログイン後であれば↓のリンク先で生成可能

https://huggingface.co/settings/tokens

手順２：環境の準備とデモの実行

• python: 3.10.14を使用しました
• ローカルを汚したくない方はvenvなどを使って実行してください。

# 依存関係のインストール
pip install stable-audio-tools
(リポジトリに入ってpip install . でも可能)

# その他自分の環境で追加インストールが必要だったもの
sudo apt install libsndfile1
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
pip install flash-attn

# hugging faceのcredentialを登録しておく
huggingface-cli login

# デモの実行
git clone https://github.com/Stability-AI/stable-audio-tools.git
python ./stable-audio-tools/run_gradio.py --pretrained-name stabilityai/stable-audio-open-1.0

手順３：デモにアクセス

デモの実行が正常に完了するとURLが表示されるので、それにアクセスします。

デモ画面

おまけ：public URLが嫌だ

デフォルトで全世界からアクセス可能なpublic URLなるものが生成されるようになっています。

URLをネットワーク上に公開したくないって人はrun_gradio.pyのinterface.launch(18行目)で指定されているshareパラメーターをFalseに修正してください。

もしくはrun_gradio.pyのオプションでusername, passwordを指定してあげれば、Basic認証が入るようになります。

生成結果

positive

Trance, Progressive, Rock, EDM

negative

harsh, loud, chaotic, aggressive, dissonant, jarring, abrupt, noisy, overpowering, unsettling, atonal, disruptive

最後に

いかがだったでしょうか。音楽についてはあまり詳しくありませんが、素人なりに想像した感じのメロディが出てきたかなと思います。

stable-audio-toolsでは学習用のスクリプトも公開されているので、特定の楽曲に似たメロディを生成したい方はそちらも試してみると良いでしょう。（おそらくファインチューニングなので、メモリ・学習データとかは大量に必要）

自分的には無事生成出来て満足したので、今回はここまでにしておきます。