open-musiclm

输入文字描述，自动生成对应风格的音乐片段

open-musiclm 是 MusicLM 的开源实现，MusicLM 是 Google Research 提出的文本生成音乐模型。该项目在原始论文基础上做了若干修改，旨在让开发者能够用文本描述生成对应风格和情绪的音乐片段。它解决了音乐创作门槛高、素材获取难的问题，用户只需输入自然语言描述（如“舒缓的钢琴曲”或“动感的电子舞曲”）即可获得对应的音频输出。核心能力包括：基于语义令牌和声学令牌的两阶段生成架构、支持长序列音乐生成、以及通过条件编码实现文本与音频的对齐。项目使用 Python 编写，依赖深度学习框架，适合研究人员和开发者进行二次开发或实验。由于是早期项目，代码结构相对清晰，便于理解 MusicLM 的核心流程，但尚未提供完整的预训练模型权重，用户需要自行训练。

开源 free 音频音乐

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GitHub 星标 ★ 560

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类音频音乐

开发团队zhvng

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/zhvng/open-musiclm

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型artificial-intelligence,attention,music-generation,text-to-music,transformer

GitHub 星标★ 560

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-01-29 00:00:00

最近更新2026-09-10 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5

使用教程

核心亮点

忠实复现 Google MusicLM 核心架构，便于学术研究参考
代码结构模块化，分步实现语义与声学建模，易于理解
支持自定义文本条件，可生成多样风格音乐，扩展性强

不足之处

未提供预训练权重，需自行训练模型，成本较高
文档较少，依赖论文理解细节，上手门槛偏高

适用场景

学术研究：复现论文实验，探索文本到音乐生成
音乐创作辅助：快速生成灵感草稿供作曲家参考
教育演示：作为深度学习生成模型的案例教学

替代项目

MusicLM（官方实现）、AudioLDM、Diffusion-LM

项目介绍

open-musiclm 是音频音乐领域的开源项目，由 zhvng 开发，2023 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 560。

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 2026-09-10。MIT许可证，完全免费，需自行部署。

它主要面向的使用场景是：学术研究：复现论文实验，探索文本到音乐生成。同类可对比的替代方案包括 MusicLM（官方实现）、AudioLDM、Diffusion-LM。

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