riffusion-manipulation

用图像扩散模型,像P图一样编辑音频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 15 🐛 待处理 4 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 96
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源工具,本地部署,完全免费

项目预览

riffusion-manipulation 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队chavinlo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源工具,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型ai,diffusers,diffusion,generative-music,music,riffusion,stable-diffusion
GitHub 星标★ 96
上线时间2022-12-16 00:00:00
代码更新2023-11-13
仓库体积23.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

riffusion-manipulation 是一个基于 Riffusion 模型的音频操控工具集,用 Python 实现。它解决的核心问题是:如何利用 Stable Diffusion 图像生成技术对音频进行创造性编辑,而不仅仅是生成。项目将音频转换为频谱图,再通过扩散模型对频谱图进行修改(如风格迁移、局部重绘、插值融合等),最后将修改后的频谱图还原为音频。其核心能力包括:加载 Riffusion 预训练模型、对音频进行频谱图转换、执行多种图像编辑操作(如 img2img、inpainting)、以及将结果导出为音频文件。项目代码结构清晰,适合开发者学习如何将图像扩散模型应用于音频领域,并在此基础上构建自定义的音频处理流水线。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 96

核心亮点

  • 提供音频到频谱图、频谱图到音频的完整转换工具,开箱即用
  • 基于 Riffusion 官方模型,支持 img2img 和 inpainting 等高级编辑操作
  • 代码简洁,适合作为二次开发的基础库

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖 Riffusion 模型,模型体积大,推理速度较慢
  • 功能相对单一,主要面向技术用户,缺少图形界面

适用场景

  • 音乐制作人进行音色风格转换或局部重绘
  • AI 爱好者学习扩散模型在音频领域的应用
  • 开发者构建自定义音频生成或编辑工具链

替代项目

Riffusion、AudioLDM、MusicGen

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