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如何快速上手AI音乐创作？NotaGen大模型镜像体验指南

1. 引言：进入AI音乐创作的新时代

随着大语言模型（LLM）技术的不断演进，其应用边界已从文本生成扩展至多模态内容创作。在这一趋势下，符号化音乐生成正成为AI艺术创作的重要分支。与传统的音频生成不同，符号化音乐以结构化的乐谱形式存在，更便于后期编辑、演奏和理论分析。

NotaGen 是一个基于 LLM 范式构建的高质量古典音乐生成模型，专注于巴洛克、古典主义与浪漫主义时期的作曲风格还原。通过将音乐视为“可编程的语言序列”，NotaGen 利用 Transformer 架构学习历史名作中的旋律走向、和声进行与配器逻辑，实现对经典风格的高度拟真再现。

本文将围绕NotaGen 大模型镜像（由开发者“科哥”二次开发并封装 WebUI）展开，详细介绍如何快速部署、使用该系统，并提供实用技巧与避坑指南，帮助你零基础开启 AI 音乐创作之旅。

2. 环境准备与系统启动

2.1 镜像环境说明

NotaGen 镜像已预配置完整运行环境，包含以下核心组件：

• Python 3.10
• PyTorch 深度学习框架
• Gradio WebUI 接口
• ABC notation 解析库
• MusicXML 输出支持模块

所有依赖项均已集成，用户无需手动安装任何软件包。

2.2 启动WebUI服务

打开终端，执行以下任一命令即可启动服务：

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

或使用快捷脚本：

/bin/bash /root/run.sh

成功启动后，终端会输出如下提示信息：

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

2.3 访问图形界面

在本地浏览器中输入：

http://localhost:7860

即可进入 NotaGen 的 WebUI 界面。若为远程服务器，请确保端口7860已开放并正确配置反向代理。

注意：首次加载可能需要较长时间（约1-2分钟），因模型需完成初始化加载。建议使用 Chrome 或 Edge 浏览器以获得最佳兼容性。

3. WebUI界面详解

3.1 整体布局

界面采用左右分栏设计：

• 左侧：控制面板，用于选择风格参数与触发生成
• 右侧：输出区域，实时展示生成进度与最终乐谱

3.2 左侧控制面板解析

风格选择区域

示例：选择“浪漫主义” → “肖邦” → 自动列出“艺术歌曲”、“键盘”两种配置

系统内置112 种有效风格组合，仅当三者均有效匹配时，“生成音乐”按钮才可点击。

高级生成参数

✅新手建议：保持默认设置，待熟悉后再尝试调参。

3.3 右侧输出面板功能

实时生成反馈

• 显示当前 patch 的生成状态（如Patch 3/5 completed）
• 提示模型推理耗时（通常单次生成耗时 30–60 秒）

最终乐谱展示

生成完成后，右侧将显示标准ABC notation 格式的文本乐谱，例如：

X:1 T:No.1 in C minor C:Generated by NotaGen L:1/8 M:4/4 K:C z4 | E2 G2 c2 B2 | A2 F2 D2 C2 | ...

支持一键复制或导出为.abc和.xml文件。

4. 使用流程详解

4.1 完整操作步骤

步骤1：选择时期

从下拉菜单中选择目标音乐时期。例如：

选择「浪漫主义」

步骤2：选择作曲家

系统自动筛选该时期代表性人物。继续选择：

选择「柴可夫斯基」

此时乐器配置选项更新为： - 键盘 - 管弦乐

步骤3：选择乐器类型

根据创作意图选择： - 若想生成钢琴小品 → 选「键盘」 - 若希望模拟交响片段 → 选「管弦乐」

步骤4：点击“生成音乐”

系统开始执行以下流程：

1. 验证风格组合合法性
2. 编码上下文条件输入
3. 模型逐 patch 生成乐谱序列
4. 合成完整 ABC 表达式
5. 渲染至前端界面

步骤5：保存结果文件

点击「保存文件」按钮，系统自动将两个格式的文件写入：

/root/NotaGen/outputs/

命名规则为：

{composer}_{instrument}_{timestamp}.abc {composer}_{instrument}_{timestamp}.xml

例如：

chopin_keyboard_20250405_142311.abc chopin_keyboard_20250405_142311.xml

5. 支持的风格组合概览

NotaGen 内置丰富的风格数据库，涵盖三大历史时期共112 种合法组合。以下是部分典型配置参考：

5.1 巴洛克时期

5.2 古典主义时期

5.3 浪漫主义时期

💡 提示：可通过反复切换作曲家观察可用配置变化，探索隐藏组合。

6. 典型应用场景实践

6.1 场景一：生成肖邦风格钢琴曲

目标：创作一段具有肖邦夜曲特征的键盘作品

操作路径： 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

✅预期效果：生成带有降E大调、慢速节拍、装饰音丰富的抒情旋律线。

6.2 场景二：模拟贝多芬交响乐片段

目标：生成类似《命运交响曲》开头动机的发展段落

操作路径： 1. 时期：古典主义 2. 作曲家：贝多芬 3. 乐器配置：管弦乐 4. Temperature 调整为 1.0（增强稳定性） 5. 点击生成

✅预期效果：出现典型的“短-短-短-长”节奏型，配合铜管与弦乐声部交替。

6.3 场景三：对比不同作曲家风格差异

实验设计： - 固定“键盘”配置 - 分别选择：巴赫、莫扎特、肖邦 - 观察生成乐谱的调性、节奏密度与织体复杂度

🔍发现规律： - 巴赫倾向复调结构与对位法 - 莫扎特强调清晰乐句与主调和声 - 肖邦偏好自由节奏与半音化进行

7. 输出格式及其用途

7.1 ABC Notation 格式

• 本质：基于文本的轻量级音乐记谱法
• 优点：
• 可读性强，易于版本控制
• 支持在线播放（abcnotation.com）
• 可转换为 MIDI、PDF 等格式
• 适用场景：快速分享、代码化存档、轻量编辑

7.2 MusicXML 格式

• 本质：国际标准的数字乐谱交换格式
• 优点：
• 被 MuseScore、Sibelius、Finale 等专业软件原生支持
• 保留完整排版信息（谱号、连线、表情记号等）
• 支持多声部精确编辑
• 适用场景：出版级制谱、教学材料制作、乐队分谱导出

🛠️推荐工作流：
AI生成 → 导出MusicXML → MuseScore精修 → 渲染音频或打印乐谱

8. 常见问题与解决方案

⚠️重要提醒：模型运行需约8GB 显存，建议配备 NVIDIA GTX 3060 或更高规格GPU。

9. 进阶使用技巧

9.1 参数调优策略

9.2 批量生成与筛选

虽然当前 UI 不支持批量操作，但可通过以下方式实现：

1. 记录一组满意参数
2. 多次点击生成，保存多个.abc文件
3. 使用脚本比对相似度（如 Levenshtein 距离）
4. 人工挑选最具表现力的作品

9.3 后期处理建议

1. 将.xml文件导入 MuseScore
2. 添加动态标记（p, mf, cresc.）
3. 调整指法与踏板记号
4. 渲染为高质量 WAV 音频用于演示

10. 注意事项与版权说明

1. 版权声明：本项目为开源项目，使用时请保留原始作者“科哥”的署名信息。
2. 生成质量波动：受随机性影响，每次生成结果可能存在差异，建议多试几次。
3. 文件路径固定：所有输出文件统一保存于/root/NotaGen/outputs/，请定期备份以防丢失。
4. 非商业用途优先：目前模型适用于教育、研究与个人创作，商用前请咨询作者授权。

11. 获取帮助与进一步学习

• 查看根目录文档：
• CLAUDE.md：核心技术原理说明
• todo.md：开发路线图与更新日志
• 镜像说明.md：部署细节与优化建议
• 联系作者：微信 312088415（科哥）

12. 总结

NotaGen 作为一款基于 LLM 范式的古典音乐生成模型，凭借其精准的风格建模能力与友好的 WebUI 设计，显著降低了 AI 音乐创作的技术门槛。通过本文介绍的操作流程与实践技巧，即使是零基础用户也能在10 分钟内完成首次生成，并逐步掌握参数调控与后期加工的核心技能。

未来，随着更多训练数据的引入与架构优化，此类模型有望实现跨风格融合、主题驱动生成乃至交互式协同作曲等高级功能。而今天，正是你踏上这条创新之路的第一步。

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