Awesome-Music-Generation

一站式找全音乐生成模型，从旋律到歌曲不迷路

Awesome-Music-Generation 是一个聚焦音乐生成模型（MG²）的资源合集，收录了基于扩散模型、大语言模型等技术的音乐生成项目、论文和工具。它解决音乐创作门槛高、生成模型分散难找的问题，核心能力是系统梳理了从旋律生成、伴奏生成到完整歌曲合成的各类开源方案，并附带技术栈标签（如 alignment、diffusion-models、generative-ai）便于检索。项目处于早期阶段，星标较少，但内容结构清晰，适合研究者或开发者快速了解音乐生成领域的技术地图。

开源 free 图像生成

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GitHub 星标 ★ 167

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队shaopengw

所属国家

官网地址https://awesome-mmgen.github.io

GitHubhttps://github.com/shaopengw/Awesome-Music-Generation

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型alignment,artificial-intelligence,creation,diffusion-models,generative-ai,generative-art,large-language-models,melody,multimodal,multimodal-large-language-models,music,music-generation,retrieval-augmented-generation,stable-diffusion

GitHub 星标★ 167

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-09-27 00:00:00

最近更新2026-08-08 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

核心亮点

收录了扩散模型、LLM 等多种技术路线的音乐生成项目，覆盖面广
按技术栈和功能分类，便于按需检索（如旋律、伴奏、对齐）
持续更新，紧跟生成式 AI 在音乐领域的最新进展

不足之处

项目尚处早期，收录项目数量有限，可能遗漏部分新模型
文档/社区待观察，缺乏使用示例和贡献指南

适用场景

研究者调研音乐生成技术路线
开发者寻找可集成的开源音乐生成模型
产品经理评估音乐 AI 工具选型

替代项目

Awesome-Music-Generation (其他同名合集)、Magenta (Google 开源音乐生成库)、Diffusion-Music (扩散模型音乐生成资源)

项目介绍

Awesome-Music-Generation 是音频音乐领域的开源项目，由 shaopengw 开发，2024 年首次发布。

它收录于音频音乐分类，该分类目前共有 738 个项目，GitHub 星标数为 167。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-08。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：研究者调研音乐生成技术路线。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Music-Generation (其他同名合集)、Magenta (Google 开源音乐生成库)、Diffusion-Music (扩散模型…。

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