ace-step-ui

基于 ACE-Step 1.5 模型的开源 AI 音乐生成客户端，提供类似 Spotify 的专业界面，支持生成带人声的完整歌曲。亮点是 100% 本地运行、完全免费且无使用限制，搭配歌词编辑、音频分离、视频生成等工具，性能可媲美商业服务 Suno/Udio。适合希望免费、私有使用 AI 音乐创作的用户。

README

ACE-Step UI

终极开源 Suno 替代品
与 ACE-Step 1.5 无缝集成——开源 AI 音乐生成模型

Demo • 为什么选择 ACE-Step • 功能 • 安装 • 使用 • 贡献

React TypeScript TailwindCSS SQLite 许可证 Stars

🎬 Demo

ACE-Step UI - 开源 Suno 替代品

使用类似 Spotify 的界面生成专业级 AI 音乐——100% 免费且本地运行

🚀 为什么选择 ACE-Step UI？

厌倦每月支付 $10+ 给 Suno 或 Udio？ ACE-Step 1.5 是开源 Suno 杀手，可在你自己的 GPU 上本地运行——而 ACE-Step UI 则为你提供漂亮、专业的界面来充分发挥其威力。

特性	Suno/Udio	ACE-Step UI
成本	$10-50/月	永久免费
隐私	云端	100% 本地
所有权	许可使用	你拥有全部
定制化	有限	完全控制
队列限制	受限制	无限制
商业使用	昂贵的层级	无限制

ACE-Step 1.5 有何特别之处？

最先进的质量，媲美商业服务
完整歌曲生成，最长 4 分钟以上，带人声
本地运行——设置后无需联网
开源——可检查、修改、改进
积极开发——持续改进

✨ 功能

🎵 AI 音乐生成

特性	描述
完整歌曲生成	创建带人声和歌词的完整歌曲，最长 4+ 分钟
纯音乐模式	生成不带人声的器乐轨
自定义模式	微调 BPM、调性、拍号和时长
风格标签	定义流派、情绪、速度和配器
批量生成	一次生成多个变体
AI 增强	将流派标签丰富为详细描述，附带正确的 BPM/调性/拍号
思考模式	让 AI 推理结构并生成音频代码

🎨 高级参数

特性	描述
参考音频	使用任何音频文件作为风格参考
音频翻唱	用新风格转换现有音频
重绘	重新生成音轨的特定部分
种子控制	复现精确生成结果，保证一致性
推理步数	控制质量与速度的权衡

🎤 歌词与提示

特性	描述
歌词编辑器	使用结构标签编写和格式化歌词
格式助手	AI 驱动的描述和歌词格式化
提示模板	使用流派预设快速开始
复用提示	从任何之前的生成中克隆设置

🎧 专业界面

特性	描述
Spotify 风格 UI	简洁现代的设计，支持深色/浅色模式
底部播放器	全功能播放器，带波形和进度
库管理	浏览、搜索和组织所有曲目
喜欢与播放列表	将喜爱曲目组织到自定义播放列表中
实时进度	实时生成进度，显示队列位置
局域网访问	从本地网络中的任何设备使用

🛠️ 内置工具

特性	描述
音频编辑器	使用 AudioMass 进行剪切、淡入淡出和效果应用
音轨分离	使用 Demucs 分离人声、鼓、贝斯和其他
视频生成器	使用 Pexels 背景创建音乐视频
渐变封面	美丽的程序化专辑封面（无需联网）

💻 技术栈

层	技术
前端	React 18, TypeScript, TailwindCSS, Vite
后端	Express.js, SQLite, better-sqlite3
AI 引擎	ACE-Step 1.5 (Gradio API)
音频工具	AudioMass, Demucs, FFmpeg

📋 系统要求

要求	规格
Node.js	18 或更高版本
Python	3.10+（推荐 3.11）或 Windows 便携式包
NVIDIA GPU	4GB+ 显存（无需 LLM），推荐 12GB+（使用 LLM）
CUDA	12.8（适用于 Windows 便携式包）
FFmpeg	用于音频处理
uv	Python 包管理器（推荐用于标准安装）

⚡ 快速开始

🎯 Pinokio - 一键安装（推荐所有用户！）

在任何平台上安装 ACE-Step UI 的最简单方法——无需终端，无需手动设置：

Pinokio 自动处理一切：Python、Node.js、依赖项、模型下载和启动。只需点击安装，即可开始制作音乐。

🪟 Windows - 一键启动（最简单！）

cd ace-step-ui
start-all.bat

就这样！ 一条命令启动所有：API + 后端 + 前端。

注意： 默认情况下，它会在 ..\ACE-Step-1.5 中查找 ACE-Step。如果 ACE-Step 在其他位置，请先设置 ACESTEP_PATH：
set ACESTEP_PATH=C:\path\to\ACE-Step-1.5
start-all.bat

🪟 Windows - 手动启动

REM 1. 启动 ACE-Step Gradio（启用 API 端点）
cd C:\ACE-Step-1.5
python_embeded\python -m acestep --port 8001 --enable-api --backend pt --server-name 127.0.0.1

REM 2. 启动 ACE-Step UI（在另一个终端中）
cd ace-step-ui
start.bat

Linux / macOS - 一键启动（最简单！）

cd ace-step-ui
./start-all.sh

就这样！ 一条命令启动所有：Gradio + 后端 + 前端。

注意： 默认情况下，它会在 ../ACE-Step-1.5 中查找 ACE-Step。如果 ACE-Step 在其他位置，请先设置 ACESTEP_PATH：
export ACESTEP_PATH=/path/to/ACE-Step-1.5
./start-all.sh
停止运行： ./stop-all.sh

Linux / macOS - 手动启动

# 1. 启动 ACE-Step Gradio（启用 API）（在 ACE-Step-1.5 目录中）
cd /path/to/ACE-Step-1.5
uv run acestep --port 8001 --enable-api --backend pt --server-name 127.0.0.1

# 2. 启动 ACE-Step UI（在另一个终端中）
cd ace-step-ui
./start.sh

Windows（标准安装）

REM 1. 启动 ACE-Step Gradio（启用 API）（在 ACE-Step-1.5 目录中）
cd C:\path\to\ACE-Step-1.5
uv run acestep --port 8001 --enable-api --backend pt --server-name 127.0.0.1

REM 2. 启动 ACE-Step UI（在另一个终端中）
cd ace-step-ui
start.bat

打开 http://localhost:3000，开始创作！

📦 安装

1. 安装 ACE-Step（AI 引擎）

🪟 Windows 便携式包（推荐 Windows 用户）

在 Windows 上入门的最简单方法！ 此包包含所有预配置内容：

下载 ACE-Step-1.5.7z (~5GB)
解压到 C:\ACE-Step-1.5（或你选择的目录）
完成！ 该包包含 python_embeded 及所有依赖项

✅ 可运行于 4GB GPU——无需安装 LLM ✅ 包含 CUDA 12.8 ✅ 零设置麻烦

注意： 在显存不足 12GB 的 GPU 上，思考模式（LLM 功能）会自动禁用。如果你有 12GB+，仍可手动启用。

标准安装（所有平台）

# 克隆 ACE-Step 1.5 - 开源 Suno 替代品
git clone https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5
cd ACE-Step-1.5

# 创建虚拟环境并安装
uv venv
uv pip install -e .

# 模型在首次运行时自动下载（~5GB）
cd ..

2. 安装 ACE-Step UI（本仓库）

Linux / macOS

# 克隆 UI
git clone https://github.com/fspecii/ace-step-ui
cd ace-step-ui

# 运行设置脚本（安装所有依赖项）
./setup.sh

Windows

REM 克隆 UI
git clone https://github.com/fspecii/ace-step-ui
cd ace-step-ui

REM 运行设置脚本（安装所有依赖项）
setup.bat

手动安装（所有平台）

# 安装前端依赖
npm install

# 安装服务器依赖
cd server
npm install
cd ..

# 复制环境文件
# Linux/macOS：
cp server/.env.example server/.env
# Windows：
copy server\.env.example server\.env

🎮 使用

第 1 步：启动 ACE-Step Gradio 服务器

🪟 Windows 便携式包：

cd C:\ACE-Step-1.5
python_embeded\python -m acestep --port 8001 --enable-api --backend pt --server-name 127.0.0.1

Linux / macOS：

cd /path/to/ACE-Step-1.5
uv run acestep --port 8001 --enable-api --backend pt --server-name 127.0.0.1

Windows（标准安装）：

cd C:\path\to\ACE-Step-1.5
uv run acestep --port 8001 --enable-api --backend pt --server-name 127.0.0.1

等待显示 "API endpoints enabled" 后继续。

第 2 步：启动 ACE-Step UI

Linux / macOS：

cd ace-step-ui
./start.sh

Windows：

cd ace-step-ui
start.bat

第 3 步：开始创作音乐！

访问方式	URL
本地	http://localhost:3000
局域网（其他设备）	http://YOUR_IP:3000

⚙️ 配置

编辑 server/.env：

# 服务器
PORT=3001

# ACE-Step Gradio URL（必须与启动 ACE-Step 时使用的 --port 一致）
ACESTEP_API_URL=http://localhost:8001

# 数据库（本地优先，无云端）
DATABASE_PATH=./data/acestep.db

# 可选：用于视频背景的 Pexels API
PEXELS_API_KEY=your_key_here

🎼 生成模式

简单模式

只需描述你想要的内容。ACE-Step 会处理其余部分。

“一首关于夏日冒险、带有朗朗上口副歌的快节奏流行歌曲”

自定义模式

完全控制每个参数：

参数	描述
歌词	完整歌词，包含 `[Verse]`、`[Chorus]` 标签
风格	流派、情绪、乐器、速度
时长	30-240 秒
BPM	60-200 拍/分钟
调性	音乐调性（C major、A minor 等）

AI 增强与思考模式

模式	作用	速度影响
AI 增强关闭	直接将你的风格标签发送给模型	最快
AI 增强开启	LLM 将你的标签丰富为详细描述，并生成正确的 BPM、调性、拍号	+10-20 秒
思考模式	完整的 LLM 推理，生成音频代码	最慢，质量最佳

提示： 如果你的流派标签（如 "pop, rock"）生成的是民谣风格，请开启 AI 增强，流派准确性会大大提高。无需额外显存——在 PT 后端下，LLM 在 CPU 上运行。

批量大小与批量生成

设置	描述
批量大小	每次任务生成的变体数量（1-4）。默认 1 以获得广泛的 GPU 兼容性。更高的值生成更多变体，但消耗更多显存。8GB GPU 用户请保持为 1。
批量生成	排队多个独立的生成任务（1-10）。每个任务顺序执行，因此任何 GPU 都安全。
LM 后端	选择 PT（约 1.6 GB 显存）或 VLLM（约 9.2 GB 显存）。默认使用 PT，适用于大多数 GPU。

提示： 批量大小和批量数量都会保存在浏览器中——设置一次，后续会话中保持不变。

🔧 内置工具

工具	描述
🎚️ 音频编辑器	剪切、修整、淡入淡出并应用效果
🎤 音轨分离	分离人声、鼓、贝斯和其他
🎬 视频生成器	使用素材库视频创建音乐视频
🎨 专辑封面	自动生成渐变封面

🐛 故障排除

问题	解决方案
ACE-Step 无法连接	确保 Gradio 服务器已运行，且带有 `--enable-api` 标志（参见使用部分）
CUDA 内存不足	使用 `--backend pt`（默认），将批量大小设为 1，缩短时长，或关闭思考模式
4GB GPU - 内存不足	使用 PT 后端（默认），批量大小 1，并保持思考模式关闭。LLM 功能需要 12GB+
流派总是听起来像民谣	在风格部分启用 AI 增强开关——它会用正确的元数据丰富你的标签
AttributeError: 'NoneType'	更新到最新的 ACE-Step-1.5（已在 PR #109 中修复）
歌曲显示 0:00 时长	安装 FFmpeg：`sudo apt install ffmpeg`（Linux）或从 ffmpeg.org 下载（Windows）
局域网访问不工作	检查防火墙是否允许端口 3000 和 3001

🤝 贡献

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🙏 致谢

ACE-Step - 革命性的开源 AI 音乐生成模型
AudioMass - Web 音频编辑器
Demucs - 音频源分离
Pexels - 素材库视频背景

📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源。

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开源项目fspecii2026-05-04原文

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