multimodal-art-projection/YuE
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가사와 스타일을 편집 가능한 악보로 바꾼 뒤 보컬 포함 곡을 생성하는 Python 음악 모델입니다.
TL;DR
이 레포지토리는 특정 음악 플랫폼의 플러그인이 아니라, Python API와 CLI를 제공하는 standalone 음악 생성 라이브러리·SDK이며 Hugging Face 모델을 내려받아 실행하는 연구용 도구에 가깝습니다. YuE2-3B는 가사와 스타일을 받아 melody·chord 계획을 ABC score로 만들고, AR–NAR Mixture-of-Transformers가 semantic token과 acoustic latent를 생성한 뒤 VAE가 48 kHz stereo audio로 복원합니다. score를 중간 산출물로 저장하므로 사람이 악보를 고치거나 yue2-music skill을 지원하는 agent가 harmony·melody·tempo·form을 조정할 수 있고, SheetSage2를 추가하면 녹음 기반 zero-shot cover도 처리합니다. 다만 Linux·Python 3.12·BF16 지원 NVIDIA GPU·24 GB VRAM이 필요하며, 편집 결과는 원본 waveform을 부분 보존하지 않고 새 녹음으로 다시 생성합니다.
핵심 포인트
- Python 패키지와 CLI를 함께 제공하는 음악 생성 라이브러리·SDK로, Linux와 24 GB VRAM GPU 환경을 요구합니다.
- YuE2-3B는 가사와 스타일을 melody·chord ABC score로 먼저 계획한 뒤 semantic token과 acoustic latent를 거쳐 48 kHz stereo audio를 생성합니다.
- 생성된 score를 사람이 직접 수정하거나 agent skill로 harmony·melody·tempo·form을 바꾼 뒤 새 녹음을 만들 수 있습니다.
- SheetSage2와 MERT2를 연결하면 녹음의 melody score 변환과 zero-shot cover를 지원하며, 원본 waveform은 편집 결과에 보존하지 않습니다.
벤치마크
| 벤치마크 | 지표 | 값 | 비교 |
|---|---|---|---|
| WildSongBench YuE2 best-of-8 | SongBench Avg | 6.9632 | 전체 평가 설정 중 최고 평균으로 기재됐지만, 최고 평균 간 격차는 통계적 유의성을 확정하지 않음 |
| WildSongBench YuE2 best-of-8 | AudioBox PQ | 8.2714 | YuE2 표준 설정 8.2598보다 높지만 LeVo 2의 8.3966보다 낮음 |
| WildSongBench YuE2 best-of-8 | MuLan | 0.5051 | Suno v5의 0.5428보다 낮고 YuE2 표준 설정의 0.5068보다 낮음 |
| WildSongBench YuE2 best-of-8 | PER | 9.79% | Suno v5의 8.10%와 Suno v4.5의 5.80%보다 높음 |
| WildSongBench YuE2 | SongBench Avg | 6.7316 | Suno v5 6.8721과 Suno v5.5 6.7150 사이이며, YuE2 best-of-8 6.9632보다 낮음 |
| Zero-shot cover evaluation | CLEWS mAP | 0.647 | full-score 입력 기준이며, score 없이 생성할 때의 0.006보다 높음 |
| MERT2 MARBLE | 최고 성능 지표 수 | 15개 중 14개 SOTA | MERT2 음악 이해 모델의 README 공개 수치이며 YuE2 생성 모델 자체의 점수가 아님 |
| GTZAN | genre accuracy | 91.72% | MERT2의 공개 수치이며 YuE2 생성 모델 자체의 점수가 아님 |
| SheetSage2 RWC-Pop | vocal melody pitch-class F1 | 82.51% | SheetSage2 음원-악보 변환 모델의 공개 수치이며 YuE2 생성 모델 자체의 점수가 아님 |
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