YuE2-Studio

装好就能在显卡上生成带人声的整首歌

开源 🏷️完全免费 ⏳ 访问状态待核验 音频音乐 🍴 复刻 178 🐛 待处理 8 👀 关注 23
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1453
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 本地运行免费,需自备GPU

项目预览

YuE2-Studio 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类音频音乐
开发团队timoncool
定价模式🏷️完全免费
价格说明本地运行免费,需自备GPU
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型abc-notation,ai-music,covers,cuda,ggml,local-ai,music-generation,offline,rust,sheet-music,tauri,text-to-music,vocals,windows,yue2
GitHub 星标★ 1453
上线时间2026-09-22 00:00:00
代码更新2026-10-28
仓库体积137.6 MB
本站数据更新2026-10-29
维护状态活跃
收录时间2026-10-29
浏览次数0

项目介绍

YuE2-Studio 是一个本地运行的 AI 歌曲生成桌面应用,将 YuE2 音乐生成模型封装成开箱即用的 Windows 原生程序。它解决的核心问题是:普通用户想在本地 GPU 上生成带人声的完整歌曲,但原模型通常需要 Python 环境和命令行操作。该项目用 Tauri + Rust 构建界面与推理调度,底层通过 ggml/CUDA 在显卡上运行模型,用户无需安装 Python 即可使用,并提供安装包与自动更新。功能上支持文本生成整首歌曲(含人声与伴奏)、以可编辑乐谱(ABC 记谱法)形式呈现生成结果、对已有歌曲做翻唱风格改编,以及基于固定种子和参数的精确复现。生成过程完全离线,数据不出本机,适合对隐私和本地算力有要求的音乐创作者与爱好者。

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 2026-10-29 · 当前星标 ★ 1453

使用教程

难度:入门 约 20 分钟 部署方式:本地安装 6 步

环境要求

  • Windows 64 位系统(安装包为 x64 setup)
  • NVIDIA 显卡且显存 6 GB 以上(官方主测试路径)
  • 如需训练 LoRA:NVIDIA 显卡且显存 11 GB 以上
  • Microsoft Edge WebView2 运行时(安装包会在系统缺失时自动获取)
  • 可写入的安装/解压目录(不要放在只读位置)

安装与启动步骤

  1. 1下载安装包

    打开 GitHub Releases 页面,下载最新版 YuE2.Studio_x.y.z_x64-setup.exe 安装包。

  2. 2运行安装程序

    双击安装包,或在 PowerShell 中执行;安装路径选一个当前用户可写的目录。

    .YuE2.Studio_x.y.z_x64-setup.exe
  3. 3或用便携版

    也可把便携压缩包解压到任意目录,直接运行 YuE2-Studio.exe,无需安装。

    .YuE2-Studio.exe
  4. 4补齐 WebView2

    若安装器卡在 WebView2 获取失败(如 0x80040902),先装微软独立安装包 Evergreen Standalone x64,再重跑安装器。

  5. 5下载模型集

    首次启动会按显卡能力预选模型集,点下载即可;只拉取缺失文件,中断后可续传。

  6. 6生成第一首歌

    在创建页填写风格与歌词(或载入示例),点 Create,引擎自动启动,歌曲与乐谱进入曲库。

关键配置

配置项必填说明示例
MCP 服务地址否供外部 AI 代理连接工作室的本地 MCP 端点http://127.0.0.1:8791/mcp
模型与歌曲存放目录否模型、歌曲、设置、日志、临时文件与 WebView2 配置均在 exe 同目录D:AppsYuE2-Studio
设备选择否设置 → Models 中选择设备,Auto 表示有运行时用显卡,否则用处理器Auto

如何确认成功

安装器执行完毕后 YuE2-Studio 窗口正常打开,首屏出现模型集下载页即表示安装成功。

常见问题

Q:需要安装 Python 或 Node.js 吗?

A:不需要。运行时链路不含 Python,安装包为 Windows 原生程序,装完即可使用。

Q:安装时报 WebView2 相关错误怎么办?

A:从微软下载 Evergreen Standalone x64 独立安装包装好,再重新运行 YuE2 的安装程序。

Q:AMD、Intel 显卡或无独显能用吗?

A:可以启动,但走 Vulkan/DirectML 或处理器路径,官方标注为实验性,主测试路径仍是 NVIDIA 显卡。

Q:软件会不会联网上传我的数据?

A:生成过程完全离线;只有首次下载模型集和安装版自动更新时会联网。

Q:怎么彻底卸载?

A:安装到可写目录或使用便携版时,直接删除该文件夹即可;装在 Program Files 时数据会回退到 %LOCALAPPDATA%YuE2 Studio。

注意事项

  • 模型、歌曲、设置与日志都存放在 YuE2-Studio.exe 所在目录,删除文件夹即等于卸载。
  • 安装到 Program Files 等只读位置时,数据目录会回退到 %LOCALAPPDATA%YuE2 Studio。
  • 安装版本支持应用内提示并原地自动更新,便携版需自行替换文件。
  • LoRA 训练仅支持 NVIDIA 显卡;AMD、Intel 与处理器路径部分功能不可用。

核心亮点

  • Windows 原生安装包,免 Python 环境,带自动更新,上手门槛低
  • 生成结果以可编辑乐谱呈现,可改谱后重生成,比纯音频黑盒更可控
  • 支持固定参数精确复现同一首歌,便于迭代调优和对比

不足之处

  • 仅支持 Windows + NVIDIA CUDA,Mac 与 AMD 显卡用户无法使用
  • 依赖本地显卡显存,低配机器生成速度慢或无法运行
  • 项目较新,模型版本与功能仍在快速变化,稳定性待观察

适用场景

  • 音乐爱好者在本地显卡上生成带人声的原创小样
  • 创作者用可编辑乐谱微调旋律后重新生成歌曲
  • 为已有歌曲制作翻唱风格版本并精确复现调参结果

替代项目

YuE、ACE-Step、DiffRhythm

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