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ACE-Step은 텍스트를 기반으로 최대 4분 분량의 음악을 생성하는 오픈소스 모델입니다. 확산 모델과 트랜스포머 구조가 결합되어 고속 합성 및 다국어 가사 지원이 가능합니다. 본 기사는 로컬 환경에서 ACE-Step을 구동하기 위한 상세 설치 및 실행 절차를 안내합니다.
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원문 바로가기ACE-Step은 텍스트로부터 최대 4분 분량의 곡을 생성할 수 있는 오픈소스 음악 생성 기반 모델입니다. 확산 모델(Diffusion Model)과 Sana의 Deep Compression AutoEncoder (DCAE), 그리고 경량 선형 트랜스포머(Linear Transformer)를 결합한 아키텍처가 특징이며, A100 GPU에서는 4분 분량의 음악을 단 20초 만에 합성할 수 있습니다 (LLM 기반 모델 대비 15배 빠름).
본 기사에서는 ACE-Step을 로컬 환경에서 구동하는 절차를 소개합니다.
고속 생성: A100에서 RTF 27.27배 (1분 분량의 음성을 2.2초에 생성, 27단계 기준) -
다국어 대응: 영어, 중국어, 일본어 등 19개 언어의 가사를 지원합니다 (일본어는 상위 10개 언어 포함).
유연한 스타일 지정: 쇼트 태그(Short Tag), 설명문, 사용 사례 등 다양한 기술 형식에 대응 -
고급 제어: 변주 생성(Variation Generation), 리페인팅(Repainting), 가사 편집, 보이스 클로닝 등
git clone https://github.com/ace-step/ACE-Step.git
dc ACE-Step
conda create -n ace_step python=3.10 -y
conda activate ace_step
pip install -e .
acestep --port 7865
~/.cache/ace-step/checkpoints 경로에 자동 다운로드됩니다 ---bf16 false 옵션을 추가해 주세요. VRAM 약 8GB 환경에서는 다음 구동 옵션이 권장됩니다:acestep --torch_compile true --cpu_offload true --overlapped_decode true
Windows에서 Triton이 필요한 경우 pip install triton-windows를 실행합니다.
Python 프로젝트에 통합할 경우에는 GitHub에서 직접 설치할 수 있습니다.
pip install git+https://github.com/ace-step/ACE-Step.git
생성 속도와 음악의 일관성을 모두 갖춘 실용적인 모델이므로, BGM 생성이나 작곡 시도 과정에 활용할 수 있을 것으로 보입니다. 자세한 내용은 아래를 참조해 주세요.