/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
5,9 млрд
Размер весов
12,4 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
28 янв 2025

YuE-s1-7B-anneal-en-icl

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели HKUSTAudio/YuE-s2-1B-general. YuE-s2-1B-general — модель HKUSTAudio для генерации песен с вокалом и сопровождением по тексту песни.

10скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены29 янв 2025

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Карточка модели HKUSTAudio/YuE-s1-7B-anneal-en-icl на Hugging Face совпадает с карточкой HKUSTAudio/YuE-s2-1B-general, поэтому описание составлено по ней.

YuE-s2-1B-general — модель семейства YuE, разработанного HKUSTAudio для генерации музыки по тексту. Серия YuE предназначена для преобразования текста песни в цельную композицию длительностью в несколько минут с вокальной партией и музыкальным сопровождением; модель заявлена как универсальная по жанрам и стилям вокала.

Репозиторий содержит плотную авторегрессионную модель архитектуры Llama с 1,8 млрд параметров в формате Safetensors и контекстом 8192 токена. В карточке указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Для запуска README направляет к GitHub-проекту.

Сценарии применения

  • создание песни по тексту или словам песни
  • генерация вокальной партии с музыкальным сопровождением
  • создание музыкальных демо в разных жанрах
  • эксперименты с генерацией песен и стилями вокала

Ограничения

В карточке не приведены сведения о качестве генерации, требованиях к оборудованию или ограничениях по длительности и жанрам. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Our model's name is YuE (乐). In Chinese, the word means "music" and "happiness." Some of you may find words that start with Yu hard to pronounce. If so, you can just call it "yeah." We wrote a song with our model's name.

YuE is a groundbreaking series of open-source foundation models designed for music generation, specifically for transforming lyrics into full songs (lyrics2song). It can generate a complete song, lasting several minutes, that includes both a catchy vocal track and complementary accompaniment, ensuring a polished and cohesive result. YuE is capable of modeling diverse genres/vocal styles. Below are examples of songs in the pop and metal genres. For more styles, please visit the demo page.

Pop:Quiet Evening Metal: Step Back

News and Updates

  • 2025.01.26 🔥: We have released the YuE series.

Quickstart

Please check our github for easy quickstart.

License Agreement

Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0

Citation

If you find our paper and code useful in your research, please consider giving a star :star: and citation :pencil: :)

@misc{yuan2025yue,
  title={YuE: Open Music Foundation Models for Full-Song Generation},
  author={Ruibin Yuan and Hanfeng Lin and Shawn Guo and Ge Zhang and Jiahao Pan and Yongyi Zang and Haohe Liu and Xingjian Du and Xeron Du and Zhen Ye and Tianyu Zheng and Yinghao Ma and Minghao Liu and Lijun Yu and Zeyue Tian and Ziya Zhou and Liumeng Xue and Xingwei Qu and Yizhi Li and Tianhao Shen and Ziyang Ma and Shangda Wu and Jun Zhan and Chunhui Wang and Yatian Wang and Xiaohuan Zhou and Xiaowei Chi and Xinyue Zhang and Zhenzhu Yang and Yiming Liang and Xiangzhou Wang and Shansong Liu and Lingrui Mei and Peng Li and Yong Chen and Chenghua Lin and Xie Chen and Gus Xia and Zhaoxiang Zhang and Chao Zhang and Wenhu Chen and Xinyu Zhou and Xipeng Qiu and Roger Dannenberg and Jiaheng Liu and Jian Yang and Stephen Huang and Wei Xue and Xu Tan and Yike Guo}, 
  howpublished={\url{https://github.com/multimodal-art-projection/YuE}},
  year={2025},
  note={GitHub repository}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
4884233

0 моделей