/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
1 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

moss-soundeffect-models

AEmotionStudio
Генерация аудиоТекст → аудио3 профессии

MOSS SoundEffect v2.0 генерирует звуковые эффекты по текстовым описаниям и доступна здесь в виде перепакованного чекпойнта для MAESTRO DAW.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

AEmotionStudio поддерживает зеркало MOSS SoundEffect v2.0 для загрузки чекпойнта в MAESTRO DAW. Модель разработана командой OpenMOSS при Университете Фудань и предназначена для генерации звуковых эффектов по текстовому описанию. Репозиторий содержит веса в формате Diffusers и Safetensors; README указывает, что веса перепакованы для загрузки и не дообучались и не изменялись. Метаданные отмечают поддержку английского и китайского языков и архитектуру на основе diffusion transformer с flow matching и DAC-VAE. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация звуковых эффектов по текстовому описанию
  • создание фоли для аудио- и видеопроектов
  • подготовка звуковых элементов для монтажа в MAESTRO DAW

Ограничения

В README не приведены сведения о контексте, качестве генерации или иных ограничениях модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MOSS SoundEffect v2.0 — inference mirror for MAESTRO

Inference-ready repack of OpenMOSS-Team/MOSS-SoundEffect-v2.0 (OpenMOSS, Fudan University), kept by AEmotionStudio so the MAESTRO DAW can fetch the checkpoint on demand. The model is not fine-tuned or otherwise altered — this repo only repacks the upstream weights for loading:

  • transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors — the 1.3B DiT, stored in the inference dtype MAESTRO pins after GPU validation (upstream ships fp32 and runs under bf16 autocast).
  • vae/diffusion_pytorch_model.safetensors — the 48 kHz continuous DAC VAE, converted from the pickled vae_128d_48k.pth (audiotools package) to safetensors; the constructor kwargs live in vae/config.json.
  • text_encoder/ + tokenizer/ — the Qwen3 text encoder shards and tokenizer, verbatim from upstream.
  • model_index.json, scheduler/, transformer/config.json — verbatim.
ComponentPurpose
transformer/1.3B flow-matching Diffusion Transformer
vae/Continuous DAC VAE decoder (latents → 48 kHz mono waveform)
text_encoder/ + tokenizer/Qwen3 text encoder (EN + ZH prompts)
scheduler/Flow-match scheduler config (shift 5.0)

MOSS SoundEffect generates 48 kHz sound effects up to 30 s from English or Chinese text prompts — nature, urban, creature, human-action, and musical-element sounds.

License

  • Code: Apache-2.0 (OpenMOSS/MOSS-TTS, moss_soundeffect_v2).
  • Weights (this repo): Apache-2.0 — inherited unchanged from upstream.

Credit for the model belongs entirely to the OpenMOSS team at Fudan University; this mirror exists only for reliable on-demand delivery into MAESTRO.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
41a7f2b

0 моделей

    Создать бенчмарк