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Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
为 ComfyUI 重新打包的 MiniMax Music 3 模型文件,附带 Text to Music 工作流,可根据文字提示词生成音频。适合用 ComfyUI 生成音乐的用户。
MiniMax Music 3 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 Comfy-Org/MiniMax-Music-3
这个仓库放的是 Comfy-Org 重新打包的 MiniMax Music 3 模型文件,让它们能在 ComfyUI 中加载。原始模型来自 MiniMaxAI。文件包括扩散模型、文本编码器和一个 VAE,模型卡还链接了一个 Text to Music 工作流。
想在自己电脑上根据文字描述生成音乐的 ComfyUI 用户。模型卡很短,只给出了文件位置和一个工作流,所以它默认你已经会用 ComfyUI。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 音乐创作 | 业余制作人 | 根据文字生成音乐灵感 | 描述一种情绪和曲风,再听结果 |
| 视频和内容 | 创作者 | 为项目制作背景音乐 | 生成一小段衬在视频下面的音乐 |
| 游戏开发 | 独立开发者 | 为一个场景制作音乐原型 | 为菜单主题曲试几种提示词 |
| AI 研究 | ComfyUI 爱好者 | 对比不同精度的文件 | 把一个模型文件换成另一个,再对比输出 |
如果你不用 ComfyUI,可以跳过它,因为这些文件是为那个程序打包的。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 文字生成音乐 | 创作者 | 根据你写的提示词生成的音频 |
| 工作流测试 | ComfyUI 用户 | 一个可以运行和修改的现成节点图 |
| 精度测试 | 爱好者 | 不同模型文件版本的输出 |
你需要装好 ComfyUI,还要有 Python 和 pip 来下载。然后把每个文件复制到 ComfyUI 的 models 目录里对应的文件夹。
pip install -U huggingface_hub hf download Comfy-Org/MiniMax-Music-3
| Folder | Files |
|---|---|
| diffusion_models | minimax_music3_dit_fp16, minimax_music3_dit_fp32, minimax_music3_dit_int8_convrot |
| text_encoders | minimax_music3_text_encoder_bf16, minimax_music3_text_encoder_pruned_bf16, minimax_music3_text_encoder_pruned_int8_convrot |
| vae | minimax_music3_dav |
在 ComfyUI 里打开 Text to Music 工作流,确认它指向你放好的文件,写下你想要的音乐描述并运行。模型卡列出了三个扩散文件和三个文本编码器,没有说该选哪个,所以请按工作流自己的设置来。
| Tool | What it does |
|---|---|
| ComfyUI | 通过节点图运行模型的程序 |
| Text to Music workflow | 把提示词变成音频的现成节点图 |
| diffusion_models folder | 存放主要的音乐模型文件 |
| text_encoders folder | 存放读取你提示词的文件 |
| vae folder | 存放把结果解码成音频的文件 |
你打开 Text to Music 工作流,描述一段带柔和弦乐的平静钢琴曲。你运行节点图,它会返回一段音频。模型卡没有给出示例输出,所以结果请自己判断。
如果你是新手,先学会 ComfyUI 的基本用法,再放好文件并打开工作流。改动任何东西之前,先用一个简短的提示词运行一次。
对熟悉的人来说,这个仓库把一个扩散 Transformer 音乐模型连同它的文本编码器和 VAE 重新打包成单个文件。有些文件是 fp16 或 fp32,有些是 bf16,还有些是带 convrot 标记的 int8。模型卡没有解释这些变体。
为 ComfyUI 重新打包的 MiniMax Music 3 模型文件,附带 Text to Music 工作流,可根据文字提示词生成音频。适合用 ComfyUI 生成音乐的用户。
由 Comfy-Org 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:这个仓库放的是 Comfy-Org 重新打包的 MiniMax Music 3 模型文件,让它们能在 ComfyUI 中加载。原始模型来自 MiniMaxAI。文件包括扩散模型、文本编码器和一个 VAE,模型卡还链接了一个 Text to Music 工作流。
适合谁:想在自己电脑上根据文字描述生成音乐的 ComfyUI 用户。模型卡很短,只给出了文件位置和一个工作流,所以它默认你已经会用 ComfyUI。
Title: 谁在用,怎么用
Industry | Who uses it | How they use it | Example
音乐创作 | 业余制作人 | 根据文字生成音乐灵感 | 描述一种情绪和曲风,再听结果
视频和内容 | 创作者 | 为项目制作背景音乐 | 生成一小段衬在视频下面的音乐
游戏开发 | 独立开发者 | 为一个场景制作音乐原型 | 为菜单主题曲试几种提示词
AI 研究 | ComfyUI 爱好者 | 对比不同精度的文件 | 把一个模型文件换成另一个,再对比输出
如果你不用 ComfyUI,可以跳过它,因为这些文件是为那个程序打包的。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
文字生成音乐 | 创作者 | 根据你写的提示词生成的音频
工作流测试 | ComfyUI 用户 | 一个可以运行和修改的现成节点图
精度测试 | 爱好者 | 不同模型文件版本的输出
如何设置:你需要装好 ComfyUI,还要有 Python 和 pip 来下载。然后把每个文件复制到 ComfyUI 的 models 目录里对应的文件夹。
pip install -U huggingface_hub
hf download Comfy-Org/MiniMax-Music-3
Title: 每个文件放在哪里
Folder | Files
diffusion_models | minimax_music3_dit_fp16, minimax_music3_dit_fp32, minimax_music3_dit_int8_convrot
text_encoders | minimax_music3_text_encoder_bf16, minimax_music3_text_encoder_pruned_bf16, minimax_music3_text_encoder_pruned_int8_convrot
vae | minimax_music3_dav
如何使用:在 ComfyUI 里打开 Text to Music 工作流,确认它指向你放好的文件,写下你想要的音乐描述并运行。模型卡列出了三个扩散文件和三个文本编码器,没有说该选哪个,所以请按工作流自己的设置来。
Tool | What it does
ComfyUI | 通过节点图运行模型的程序
Text to Music workflow | 把提示词变成音频的现成节点图
diffusion_models folder | 存放主要的音乐模型文件
text_encoders folder | 存放读取你提示词的文件
vae folder | 存放把结果解码成音频的文件
示例:你打开 Text to Music 工作流,描述一段带柔和弦乐的平静钢琴曲。你运行节点图,它会返回一段音频。模型卡没有给出示例输出,所以结果请自己判断。
新手与专家:如果你是新手,先学会 ComfyUI 的基本用法,再放好文件并打开工作流。改动任何东西之前,先用一个简短的提示词运行一次。
对熟悉的人来说,这个仓库把一个扩散 Transformer 音乐模型连同它的文本编码器和 VAE 重新打包成单个文件。有些文件是 fp16 或 fp32,有些是 bf16,还有些是带 convrot 标记的 int8。模型卡没有解释这些变体。
下载仓库
把文件复制到 ComfyUI 的模型文件夹
打开 Text to Music 工作流
写提示词并运行
得到一段音频
注意事项:
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download Comfy-Org/MiniMax-Music-3
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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Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
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