ACE-Step-1.5은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

ACE-Step-1.5은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

ACE-Step-1.5은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. ACE-Step-1.5의 마지막 커밋은 2026년 10월 11일입니다.

ACE-Step-1.5은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

로컬 컴퓨터에서 텍스트 설명을 바탕으로 데모 트랙이나 배경 음악을 제작합니다. 기존 오디오 클립의 커버를 만들거나 특정 구간을 다시 작업합니다. 자신의 곡 몇 개로 개인 스타일 LoRA를 학습합니다. REST API 또는 Python API를 통해 앱에 음악 생성을 연동합니다.

ACE-Step-1.5는 어떻게 설치하나요?

uv 설치 저장소를 클론하고 종속 항목 설치: git clone https://github.com/ACE-Step/ACE-Step-1.5.git && cd ACE-Step-1.5 && uv sync Gradio UI 실행(최초 실행 시 모델 다운로드) 후 http://localhost:7860 열기: uv run acestep

ACE-Step-1.5은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5

ace-step/ACE-Step-1.5

텍스트 프롬프트로 완곡을 로컬에서 생성하고 편집, 커버 제작, LoRA 학습을 지원하는 오픈소스 음악 생성 모델입니다.

대체할 수 있는 제품:Suno Udio

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 13,790
포크: 1,816
열린 이슈: 169
마지막 커밋: 9일 전

어떤 프로젝트인가요?

ACE-Step 1.5는 텍스트 설명과 가사로 완곡을 생성하는 오픈소스 음악 파운데이션 모델입니다. 곡의 구성, 가사, 메타데이터를 계획하는 언어 모델과 오디오를 렌더링하는 Diffusion Transformer를 결합했으며, 호스팅 서비스가 아닌 로컬 하드웨어에서 실행됩니다.

텍스트 기반 음악 생성 외에도 기존 오디오를 바탕으로 한 커버 생성, 특정 구간만 다시 그리기, 보컬을 반주로 변환, 트랙 분리, 가사 타임스탬프(LRC) 출력, BPM·조성·박자표 분석을 지원합니다. 사용자는 Gradio 인터페이스에서 자신의 곡 몇 개만으로 LoRA 어댑터를 학습할 수 있습니다. 생성 길이는 10초부터 10분까지 설정할 수 있으며, 한 번에 최대 8곡을 일괄 생성할 수 있습니다.

Gradio 웹 UI, REST API 서버, Python API, CLI를 제공합니다. CUDA, Apple MPS, AMD ROCm, Intel XPU, CPU를 지원하며, VRAM 용량이 서로 다른 GPU에서도 실행할 수 있도록 여러 모델 크기를 제공합니다.

핵심 기능

01텍스트 프롬프트와 가사로 최대 10분 길이의 완곡을 생성합니다.
02커버 생성, 구간 다시 그리기, 보컬을 반주로 변환하는 기능을 지원합니다.
03Gradio UI에서 사용자의 곡 몇 개로 LoRA 어댑터를 학습합니다.
04LRC 가사 타임스탬프를 출력하고 BPM, 조성, 박자표를 분석합니다.
05CUDA, Apple MPS, AMD ROCm, Intel XPU, CPU에서 실행됩니다.

활용 사례

로컬 컴퓨터에서 텍스트 설명을 바탕으로 데모 트랙이나 배경 음악을 제작합니다.
기존 오디오 클립의 커버를 만들거나 특정 구간을 다시 작업합니다.
자신의 곡 몇 개로 개인 스타일 LoRA를 학습합니다.
REST API 또는 Python API를 통해 앱에 음악 생성을 연동합니다.

빠른 시작

1
uv 설치
README의 공식 안내에 따라 설치
2
저장소를 클론하고 종속 항목 설치
git clone https://github.com/ACE-Step/ACE-Step-1.5.git && cd ACE-Step-1.5 && uv sync
3
Gradio UI 실행(최초 실행 시 모델 다운로드) 후 http://localhost:7860 열기
uv run acestep

사용 전 알아둘 점

원활한 속도를 내려면 CUDA GPU가 필요합니다. README에서는 가벼운 구성에 최소 6~8GB VRAM, LoRA 학습에 12GB 이상을 권장합니다.
Python 3.11~3.12가 필요하며, Windows에서 ROCm을 사용하려면 Python 3.12가 필수입니다.
XL 모델에는 offload 사용 시 최소 12GB, 사용하지 않을 시 20GB의 VRAM이 필요합니다.

토픽

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자주 묻는 질문

ACE-Step-1.5은(는) 무엇인가요?: 텍스트 프롬프트로 완곡을 로컬에서 생성하고 편집, 커버 제작, LoRA 학습을 지원하는 오픈소스 음악 생성 모델입니다. ACE-Step 1.5는 텍스트 설명과 가사로 완곡을 생성하는 오픈소스 음악 파운데이션 모델입니다. 곡의 구성, 가사, 메타데이터를 계획하는 언어 모델과 오디오를 렌더링하는 Diffusion Transformer를 결합했으며, 호스팅 서비스가 아닌 로컬 하드웨어에서 실행됩니다.
ACE-Step-1.5은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: ACE-Step-1.5은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
ACE-Step-1.5은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. ACE-Step-1.5의 마지막 커밋은 2026년 10월 11일입니다.
ACE-Step-1.5은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: 로컬 컴퓨터에서 텍스트 설명을 바탕으로 데모 트랙이나 배경 음악을 제작합니다. 기존 오디오 클립의 커버를 만들거나 특정 구간을 다시 작업합니다. 자신의 곡 몇 개로 개인 스타일 LoRA를 학습합니다. REST API 또는 Python API를 통해 앱에 음악 생성을 연동합니다.
ACE-Step-1.5는 어떻게 설치하나요?: uv 설치 저장소를 클론하고 종속 항목 설치: git clone https://github.com/ACE-Step/ACE-Step-1.5.git && cd ACE-Step-1.5 && uv sync Gradio UI 실행(최초 실행 시 모델 다운로드) 후 http://localhost:7860 열기: uv run acestep
ACE-Step-1.5은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.