Nanosaur2-670M
well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
听一首歌并回答有关它的问题:带时间戳的歌词、情绪和曲风、调、速度与和弦,以及歌曲结构。适合处理音乐音频的开发者和研究人员。
MOSS-Music-8B-Instruct 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct
MOSS-Music-8B-Instruct 是 OpenMOSS 团队及合作方的开源音乐理解模型。你给它音频和一个文字问题,它用文字回答。它建立在 MOSS-Audio 骨干之上,并针对音乐做了进一步训练。
这次发布有两个 8B 模型。这个 Instruct 版直接遵循指令,另一个 Thinking 版则为音乐分析增加逐步推理。
它适合需要用程序来描述、转写或分析歌曲的开发者、研究人员和音乐科技团队,支持英文和中文。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 音乐科技 | 开发者 | 给曲库里的曲目打标签和做描述 | 写一条简短的情绪和曲风说明 |
| 音乐研究 | 研究人员 | 研究调、速度和和弦推理 | 得到带时间戳的和弦 |
| 媒体 | 内容团队 | 转写带时间的演唱歌词 | 为一段视频生成带时间的歌词 |
| 教育 | 音乐老师 | 把一首歌拆成段落来学习 | 列出前奏、主歌和副歌部分 |
如果你只处理语音或纯文本,可以跳过它。
这个模型配合 transformers 库运行,适合有性能不错的 GPU 的电脑。模型卡的目录还列出了 SGLang 服务和 Gradio 应用。
| 用途 | 谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 歌词转写 | 媒体团队 | 带句子和单词时间戳的演唱文本 |
| 曲目描述 | 曲库团队 | 用平实语言描述的情绪、曲风、乐器和风格 |
| 音乐分析 | 研究人员 | 调、节拍、和弦和歌曲段落 |
你需要带 pip 的 Python,以及放得下 18.1 GB BF16 权重的磁盘空间。模型卡的快速开始涵盖环境配置、服务和演示应用。
pip install -U huggingface_hub hf download OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct
你把一首歌的音频和一段文字请求一起传给模型,再读它的文字回答。常见的请求有歌词、描述、调和和弦,或者歌曲的段落。
你把一首歌交给模型,问它的结构。它会用文字回答,分成前奏、主歌、副歌、桥段和尾声,并指出哪些部分有重复或对比。
如果你是新手,先试一首短歌,请它描述情绪和乐器。这样你在尝试更难的任务之前,就能看出模型是怎么谈音乐的。
如果你懂这个领域,原始音频先经过一个以 12.5 Hz 工作的训练过的音频编码器,再通过适配器进入语言模型。设计中加入了跨层特征注入和时间感知表示,以保留低层声音细节。
模型卡称 Thinking 版有更强的思维链推理,所以做深入分析时选它。页面还预告以后会有博客和论文。
听一首歌并回答有关它的问题:带时间戳的歌词、情绪和曲风、调、速度与和弦,以及歌曲结构。适合处理音乐音频的开发者和研究人员。
由 OpenMOSS-Team 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:MOSS-Music-8B-Instruct 是 OpenMOSS 团队及合作方的开源音乐理解模型。你给它音频和一个文字问题,它用文字回答。它建立在 MOSS-Audio 骨干之上,并针对音乐做了进一步训练。
这次发布有两个 8B 模型。这个 Instruct 版直接遵循指令,另一个 Thinking 版则为音乐分析增加逐步推理。
适合谁:它适合需要用程序来描述、转写或分析歌曲的开发者、研究人员和音乐科技团队,支持英文和中文。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
音乐科技 | 开发者 | 给曲库里的曲目打标签和做描述 | 写一条简短的情绪和曲风说明
音乐研究 | 研究人员 | 研究调、速度和和弦推理 | 得到带时间戳的和弦
媒体 | 内容团队 | 转写带时间的演唱歌词 | 为一段视频生成带时间的歌词
教育 | 音乐老师 | 把一首歌拆成段落来学习 | 列出前奏、主歌和副歌部分
如果你只处理语音或纯文本,可以跳过它。
用在哪里:这个模型配合 transformers 库运行,适合有性能不错的 GPU 的电脑。模型卡的目录还列出了 SGLang 服务和 Gradio 应用。
用途 | 谁 | 得到什么
歌词转写 | 媒体团队 | 带句子和单词时间戳的演唱文本
曲目描述 | 曲库团队 | 用平实语言描述的情绪、曲风、乐器和风格
音乐分析 | 研究人员 | 调、节拍、和弦和歌曲段落
如何设置:你需要带 pip 的 Python,以及放得下 18.1 GB BF16 权重的磁盘空间。模型卡的快速开始涵盖环境配置、服务和演示应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct
如何使用:你把一首歌的音频和一段文字请求一起传给模型,再读它的文字回答。常见的请求有歌词、描述、调和和弦,或者歌曲的段落。
示例:你把一首歌交给模型,问它的结构。它会用文字回答,分成前奏、主歌、副歌、桥段和尾声,并指出哪些部分有重复或对比。
新手与专家:如果你是新手,先试一首短歌,请它描述情绪和乐器。这样你在尝试更难的任务之前,就能看出模型是怎么谈音乐的。
如果你懂这个领域,原始音频先经过一个以 12.5 Hz 工作的训练过的音频编码器,再通过适配器进入语言模型。设计中加入了跨层特征注入和时间感知表示,以保留低层声音细节。
音频进入编码器
适配器映射到大语言模型
大语言模型读取你的问题
输出文字回答
注意事项:模型卡称 Thinking 版有更强的思维链推理,所以做深入分析时选它。页面还预告以后会有博客和论文。
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct
然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
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用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
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