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NotaGen入门必看：WebUI界面使用完全指南

1. 快速开始

1.1 启动WebUI

NotaGen是基于LLM范式生成高质量古典符号化音乐的模型，其WebUI为用户提供了直观、便捷的操作方式。该界面由科哥进行二次开发构建，旨在降低AI音乐创作的技术门槛。

要启动WebUI，请在终端中执行以下命令：

cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py

或者使用系统提供的快捷脚本：

/bin/bash /root/run.sh

成功运行后，您将看到如下提示信息：

================================================== 🎵 NotaGen WebUI ================================================== 访问地址: http://0.0.0.0:7860 ==================================================

此提示表明服务已正常启动，并监听在本地7860端口。

1.2 访问界面

打开浏览器，输入以下地址即可进入操作界面：

http://localhost:7860

页面加载完成后，您将看到一个清晰的双栏布局界面，左侧为控制面板，右侧为输出区域。整个交互过程无需编写代码，适合各类用户快速上手。

2. 界面介绍

2.1 左侧控制面板

左侧区域是音乐生成的核心配置区，分为两个主要部分。

风格选择区域：-时期（Period）：提供三大经典音乐时期的选项——巴洛克、古典主义、浪漫主义。不同时期对应不同的和声语言与结构特征。 -作曲家（Composer）：下拉菜单会根据所选时期动态更新，确保选择符合历史逻辑的作曲家。 -乐器配置（Instrumentation）：进一步细化作品类型，如键盘、室内乐、管弦乐等，直接影响生成乐谱的织体复杂度。

这三个选项构成“风格三元组”，系统通过预设规则验证组合的有效性，避免无效输入导致生成失败。

高级设置区域：-Top-K：默认值为9，表示仅从概率最高的前K个候选token中采样，限制多样性以提升连贯性。 -Top-P（核采样）：默认0.9，累积概率阈值，动态筛选候选集，平衡创造性和稳定性。 -Temperature：默认1.2，控制softmax分布的平滑程度，值越高输出越随机，越低则越趋近于确定性最大概率路径。

建议初次使用者保持默认参数，待熟悉生成效果后再尝试调优。

生成按钮：点击“生成音乐”按钮后，系统将校验当前配置并触发生成流程。按钮状态会变为“生成中...”，防止重复提交。

2.2 右侧输出面板

右侧用于实时反馈生成过程及最终结果。

生成过程输出：- 显示patch级生成进度，例如“Patch 3/5 generated”，帮助用户了解处理阶段。 - 输出日志信息，便于排查异常或延迟问题。

最终乐谱输出：- 展示生成的ABC格式文本乐谱，支持复制粘贴至外部编辑器。 - 提供“保存文件”按钮，一键导出标准格式文件。

界面设计简洁高效，兼顾专业性与易用性，使用户能专注于音乐创意本身。

3. 使用步骤详解

3.1 风格组合选择

正确的风格配置是成功生成的关键前提。

第一步：选择时期

在“时期”下拉框中选择目标历史阶段： -巴洛克（约1600–1750）：复调主导，典型代表有巴赫、亨德尔 -古典主义（约1730–1820）：主调音乐成熟，强调形式对称 -浪漫主义（约1800–1910）：情感表达强烈，和声丰富

第二步：选择作曲家

系统自动过滤出该时期代表性作曲家。例如选择“古典主义”后，可选贝多芬、莫扎特、海顿等。

第三步：选择乐器配置

依据作曲家实际创作风格设定可用选项。例如： - 肖邦 → 主要为键盘作品 - 柴可夫斯基 → 包含管弦乐与艺术歌曲 - 巴赫 → 支持合唱、键盘、室内乐等多种体裁

注意：只有完整的有效三元组才能激活生成按钮。若出现灰色不可点击状态，请检查是否遗漏任一选项。

3.2 参数调整建议（可选）

虽然默认参数适用于大多数场景，但可根据创作需求微调：

例如希望生成更具创新性的变奏曲，可将Temperature提升至1.6；若追求稳定模仿原作风格，则建议降至1.0以下。

3.3 执行生成

确认所有设置无误后，点击“生成音乐”按钮。

系统将依次完成以下动作： 1. 校验风格组合合法性 2. 构建上下文提示（prompt engineering） 3. 调用LLM模型逐patch生成符号序列 4. 合成完整ABC记谱并展示

平均耗时约为30–60秒，具体取决于硬件性能与PATCH_LENGTH设置。

3.4 结果保存

生成完毕后，点击“保存文件”按钮，系统将在后台执行以下操作：

• 创建时间戳文件名，格式为{composer}_{instrument}_{timestamp}
• 保存两份文件至/root/NotaGen/outputs/目录：
• .abc文件：纯文本ABC记谱，轻量且兼容性强
• .xml文件：MusicXML标准格式，可用于专业打谱软件

保存成功后会在界面上显示提示信息，如“文件已保存：beethoven_orchestra_202504051423.abc”。

4. 支持的风格组合参考

NotaGen目前支持共计112种经过验证的有效风格组合，覆盖三大时期的主要作曲家及其典型体裁。

4.1 巴洛克时期

特点：复调密集，常采用赋格结构，适合生成对位练习曲或协奏曲片段。

4.2 古典主义时期

特点：结构清晰，常用奏鸣曲式，适合教学演示或主题发展训练。

4.3 浪漫主义时期

特点：情感浓烈，和声色彩丰富，适合生成抒情小品或夜曲类作品。

所有组合均经过数据集训练覆盖验证，确保生成内容符合历史语境。

5. 典型使用场景示例

5.1 生成钢琴独奏曲（肖邦风格）

适用场景：创作练习曲、音乐会短曲目

操作步骤： 1. 时期：浪漫主义 2. 作曲家：肖邦 3. 乐器配置：键盘 4. 参数保持默认 5. 点击生成

预期输出：一段具有波兰舞曲节奏特征的降A大调前奏曲片段，包含rubato标记与装饰音。

5.2 生成交响乐片段（贝多芬风格）

适用场景：影视配乐灵感、学生作曲参考

操作步骤： 1. 时期：古典主义 2. 作曲家：贝多芬 3. 乐器配置：管弦乐 4. Temperature设为1.0（增强结构性） 5. 点击生成

预期输出：四部和声清晰的快板主题，带有典型的动机展开特征。

5.3 风格对比实验

适用场景：学术研究、教学分析

方法： - 固定作曲家（如莫扎特） - 分别选择“键盘”、“室内乐”、“管弦乐”三种配置 - 对比生成结果的声部数量、节奏密度与调性布局

可用于探讨同一作曲家在不同编制下的创作思维差异。

6. 输出格式详解

6.1 ABC格式

ABC是一种基于ASCII的文本化音乐记谱法，具备以下优势： - 可读性强，便于版本控制与分享 - 支持在线渲染工具（如 abcnotation.com） - 易于集成到自动化工作流中

示例片段：

X:1 T:Generated by NotaGen C:Chopin-style Prelude M:4/4 L:1/8 K:Ab V:1 treble d2 | c>B A>G | F>E D>C | ...

6.2 MusicXML格式

作为行业标准交换格式，MusicXML具备以下特性： - 被MuseScore、Sibelius、Finale等主流软件原生支持 - 保留完整的排版信息（连线、强弱记号、踏板等） - 支持多声部、歌词、反复记号等复杂结构

推荐用于后续编辑、打印出版或与真人演奏者协作。

两种格式互补使用，满足从快速原型到专业制作的全流程需求。

7. 常见问题与解决方案

7.1 点击生成无响应

现象：点击按钮后无任何反应或进度条不更新

原因分析： - 风格三元组不完整或非法 - 浏览器缓存导致JS未加载完全

解决办法： - 检查三个下拉框是否均已选择有效项 - 刷新页面并重新选择 - 查看浏览器开发者工具是否有报错信息

7.2 生成速度缓慢

现象：长时间卡在某一patch，整体超过2分钟

可能原因： - GPU显存不足（建议至少8GB） -PATCH_LENGTH设置过大 - 系统存在其他高负载进程

优化建议： - 关闭无关程序释放资源 - 修改配置文件减小单段长度 - 升级至更高性能GPU实例

7.3 文件保存失败

现象：点击“保存文件”无反应或提示错误

排查步骤： 1. 确认已完成一次成功生成（ABC乐谱已显示） 2. 检查/root/NotaGen/outputs/目录是否存在且可写 3. 执行ls -ld /root/NotaGen/outputs/查看权限 4. 如需修复权限：chmod 755 /root/NotaGen/outputs/

7.4 生成质量不稳定

现象：部分生成结果偏离风格，出现不和谐音程

应对策略： - 多次生成取最优（建议3–5次） - 降低Temperature至1.0以下提高一致性 - 尝试更换相近作曲家进行横向比较

AI生成具有概率性本质，合理管理期望并结合人工筛选是最佳实践。

8. 高级使用技巧

8.1 参数协同调优

单一参数调整效果有限，建议组合优化：

• 追求高度还原原作风格：text Temperature: 0.8 Top-K: 15 Top-P: 0.85效果：减少随机跳跃，强化模式记忆。

• 鼓励创造性变体：text Temperature: 1.6 Top-K: 5 Top-P: 0.95效果：突破训练数据边界，探索新和声可能性。

8.2 批量生成策略

尽管当前WebUI为单次交互模式，仍可通过以下方式实现批量产出： 1. 记录一组满意参数组合 2. 多次点击生成并手动命名保存 3. 使用脚本批量重命名归档

未来版本或将支持“批量生成N首”功能。

8.3 后期处理工作流

AI生成仅为起点，建议结合专业工具深化创作：

1. 将.xml文件导入MuseScore进行排版美化
2. 添加表情记号、分句、指法等演奏指示
3. 导出为MIDI并通过VST音源合成音频
4. 在DAW中混音并加入真实乐器叠加

形成“AI初稿 + 人工精修”的混合创作范式。

9. 注意事项与最佳实践

1. 版权说明：
   本项目遵循开源协议，允许非商业与教育用途。生成内容视为衍生作品，建议注明“基于NotaGen AI生成”。

2. 资源要求：
   推荐配置：NVIDIA GPU ≥8GB显存，Linux系统，Python 3.9+环境。避免在CPU模式下运行，性能差异显著。

3. 文件管理：
   输出目录/root/NotaGen/outputs/不会自动清理，请定期归档以防磁盘溢出。

4. 模型局限性：
   当前版本专注于西方古典传统，暂不支持爵士、流行或民族音乐体系。生成长度受限于上下文窗口。

10. 获取支持与进一步学习

• 技术文档：阅读项目根目录下的CLAUDE.md，了解模型架构与训练细节
• 更新日志：查看todo.md掌握功能迭代计划
• 部署指南：参考镜像说明.md实现私有化部署
• 联系作者：微信搜索 312088415（科哥），加入用户交流群获取第一手资讯

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