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从零开始玩转AI作曲｜NotaGen镜像部署与音乐生成实战

1. 开启你的AI音乐创作之旅

你是否曾幻想过，自己也能像贝多芬或肖邦那样谱写出动人的古典乐章？现在，无需深厚的乐理知识，也无需多年钢琴训练，一台电脑加上一个AI模型，就能让你轻松实现音乐创作梦想。今天我们要介绍的主角——NotaGen，正是这样一款基于大语言模型（LLM）范式、专为生成高质量古典符号化音乐而生的强大工具。

NotaGen由开发者“科哥”基于LLM架构进行二次开发，并封装了直观易用的WebUI界面，让普通用户也能快速上手。它不仅能理解巴洛克、古典主义到浪漫主义等不同时期的音乐风格，还能根据指定作曲家和乐器配置，自动生成符合规范的ABC格式乐谱，甚至输出标准MusicXML文件，供专业打谱软件进一步编辑。

本文将带你从零开始，完整走一遍NotaGen镜像的部署流程，深入讲解如何通过WebUI生成属于你的第一首AI古典音乐作品。无论你是音乐爱好者、内容创作者，还是对AI艺术充满好奇的技术玩家，这篇实战指南都能帮你迈出关键一步。

2. 部署NotaGen：三步启动AI作曲系统

2.1 环境准备与镜像拉取

在开始之前，请确保你的设备满足以下基本条件：

• 操作系统：Linux（推荐Ubuntu 20.04及以上）
• 显存要求：至少8GB GPU显存（建议NVIDIA系列）
• Python环境：3.8以上版本
• 已安装Docker或直接使用支持镜像部署的平台（如CSDN星图）

如果你使用的是支持一键部署的AI镜像平台，可以直接搜索并拉取名为"NotaGen基于LLM 范式生成高质量古典符号化音乐的模型 webui二次开发构建by科哥"的镜像。

若需手动部署，可通过如下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/kege/NotaGen.git cd NotaGen

该项目已预置所有依赖项和模型权重，极大简化了安装过程。

2.2 启动WebUI服务

进入项目目录后，有两种方式可以启动WebUI服务。

方法一：运行主启动脚本

/bin/bash /root/run.sh

方法二：直接执行Python脚本

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

执行成功后，你会看到类似以下提示信息：

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

这表示服务已在本地7860端口启动。接下来，打开浏览器，输入http://localhost:7860即可进入图形化操作界面。

提示：如果是在远程服务器上部署，请确保防火墙开放7860端口，并通过公网IP访问。

2.3 初识WebUI操作界面

打开页面后，你会看到一个简洁清晰的双栏布局界面：

• 左侧为控制面板：包含时期选择、作曲家筛选、乐器配置及高级参数设置。
• 右侧为输出区域：实时显示生成进度、最终生成的ABC乐谱代码，并提供保存按钮。

整个界面设计逻辑清晰，层层递进，即便是第一次接触乐谱生成的用户，也能在几分钟内完成首次创作尝试。

3. 音乐生成全流程实战

3.1 选择风格组合：打造专属音乐DNA

NotaGen的核心优势在于其对古典音乐风格的高度还原能力。它的生成逻辑建立在一个精心构建的“时期 → 作曲家 → 乐器”三级联动体系之上。只有选择了合法且匹配的组合，系统才会允许生成。

第一步：选定音乐时期

在“时期”下拉菜单中，你可以选择三大经典流派：

• 巴洛克（Baroque）：代表人物有巴赫、亨德尔、维瓦尔第
• 古典主义（Classical）：以海顿、莫扎特、贝多芬为代表
• 浪漫主义（Romantic）：涵盖肖邦、李斯特、德彪西等人

每种时期的音乐都有其独特的节奏结构、和声规则与情感表达方式，AI会据此调整生成策略。

第二步：挑选心仪作曲家

当你选择某一时期后，作曲家列表会自动更新为该时期代表性人物。例如选择“浪漫主义”，会出现：

• 肖邦（Chopin）
• 李斯特（Liszt）
• 德彪西（Debussy）
• 柴可夫斯基（Tchaikovsky）
• 勃拉姆斯（Brahms）

这些名字不仅是标签，更是AI学习过的数据源。选择“肖邦”，意味着模型将调用其大量钢琴作品的数据特征，模仿其细腻的情感处理与装饰音运用。

第三步：配置演奏乐器

不同作曲家擅长的体裁各异。比如：

选择“肖邦 + 键盘”，AI就会专注于生成一段具有典型浪漫派风格的钢琴小品；而选择“贝多芬 + 管弦乐”，则可能产出一首气势恢宏的交响片段。

小贴士：系统共支持112种有效风格组合，建议先从经典搭配入手，熟悉后再尝试冷门组合探索惊喜效果。

3.2 参数调优：掌控AI的创造力边界

在“高级设置”区域，有三个关键参数影响生成结果的质量与多样性：

对于新手，强烈建议保持默认值。待熟悉流程后，可根据需求微调：

• 追求稳定保守：降低Temperature至0.8~1.0，适合生成教学级规范乐段
• 激发创意灵感：提高Temperature至1.5~2.0，可能产生意想不到的旋律转折
• 增强节奏一致性：适当提升Top-K至15以上，减少突兀跳跃

这些参数并非孤立存在，它们共同构成了AI作曲时的“思维模式”。你可以把它想象成一位虚拟作曲家的性格设定：冷静严谨 or 自由奔放？

3.3 开始生成：见证音符诞生的瞬间

一切准备就绪后，点击“生成音乐”按钮，系统将：

1. 校验所选组合是否合法
2. 加载对应风格的模型权重
3. 启动分块生成机制（patch-based generation）
4. 实时输出生成日志

整个过程大约持续30~60秒，期间右侧窗口会逐步显示出ABC格式的乐谱代码。例如：

X:1 T:Etude in E minor C:Generated by NotaGen (Chopin style) M:4/4 L:1/8 K:Em E2 E F | G A B c | d e f g | a b c' d' | ...

ABC是一种轻量级文本记谱法，人类可读性强，也便于程序解析。看到这段代码出现，说明你的AI作曲已经完成！

3.4 保存与导出：让作品走出数字世界

生成完成后，点击“保存文件”按钮，系统会自动将作品保存至/root/NotaGen/outputs/目录，包含两个版本：

• {作曲家}_{乐器}_{时间戳}.abc—— 文本格式，适合分享与再编辑
• {作曲家}_{乐器}_{时间戳}.xml—— MusicXML格式，兼容MuseScore、Sibelius等主流打谱软件

你可以将XML文件导入MuseScore，立即听到AI生成的旋律演奏效果，甚至添加配器、调整速度、打印成纸质乐谱，真正实现从“想法”到“演出”的闭环。

4. 典型应用场景与实用技巧

4.1 场景实战：三种常见用法演示

场景一：创作一首肖邦风格钢琴曲

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 → 得到一段抒情流畅的钢琴旋律

适用于背景音乐制作、短视频配乐、个人练习素材等。

场景二：模拟贝多芬交响乐片段

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（更稳重）
5. 生成 → 可能获得一段庄严有力的主题动机

可用于影视预告片、游戏开场音乐等需要情绪张力的场合。

场景三：对比不同风格下的同一主题

尝试固定“键盘”乐器，分别选择：

• 巴赫 → 复调织体明显，节奏规整
• 莫扎特 → 旋律优美，结构清晰
• 德彪西 → 和声朦胧，色彩丰富

通过横向对比，你能直观感受到AI对不同美学风格的把握能力。

4.2 进阶技巧：提升生成质量的秘诀

虽然NotaGen开箱即用，但掌握一些技巧能让作品更接近专业水准：

技巧一：多次生成，择优录用

AI生成具有一定随机性。同一种配置下多点几次“生成音乐”，往往能得到差异明显的几版结果。建议保存多个版本，后期挑选最满意的一条用于后续加工。

技巧二：后期人工润色

AI生成的乐谱是起点而非终点。将其导入MuseScore或Finale后，你可以：

• 调整节奏密度
• 修改和声进行
• 添加表情记号（如crescendo、ritardando）
• 补充缺失的小节线或终止式

这种“人机协作”模式，既能发挥AI的创意效率，又能保证艺术完整性。

技巧三：批量创作灵感库

虽然当前WebUI不支持批量生成，但你可以：

1. 记录下喜欢的参数组合
2. 手动重复生成10~20次
3. 整理成“AI灵感素材包”

当你需要为某个项目找灵感时，这个库就是绝佳的起点。

5. 常见问题与解决方案

5.1 生成无反应？检查这三个地方

• 是否完成了完整的“时期-作曲家-乐器”三联选择？
• 浏览器是否有弹窗拦截或网络延迟？
• GPU资源是否被其他进程占用？

若仍无效，可在终端查看日志输出，定位具体错误。

5.2 生成速度慢怎么办？

主要受GPU性能影响。若显存不足或型号较老：

• 尝试关闭其他占用显存的应用
• 降低PATCH_LENGTH参数（需修改配置文件）
• 使用性能更强的云主机或本地工作站

5.3 保存失败？确认生成已完成

必须等到ABC乐谱完全显示在右侧区域后，才能点击“保存文件”。如果未生成成功就点击保存，系统不会报错但也不会创建文件。

5.4 生成结果不满意？试试这些调整

• 调整Temperature在1.0~1.5之间寻找平衡点
• 更换作曲家或乐器配置，避免冷门组合导致数据稀疏
• 多生成几次，总有意外之喜

记住：AI不是万能作曲家，而是创意加速器。它的价值在于为你提供“第一个音符”。

6. 总结：AI作曲的现在与未来

通过本次实战，我们完整体验了从部署NotaGen镜像到生成一首古典风格乐曲的全过程。这款工具不仅技术先进，更重要的是它极大地降低了音乐创作的门槛。无论是想为视频配乐的内容创作者，还是希望快速获取灵感的作曲学生，亦或是单纯热爱古典音乐的普通人，都能从中获益。

NotaGen的成功也揭示了一个趋势：AI正在从“辅助工具”向“创意伙伴”演进。它不再只是执行指令的机器，而是在特定领域具备一定审美判断力的合作者。未来，随着更多高质量音乐数据的积累和模型架构的优化，我们或许能看到AI独立完成协奏曲、歌剧甚至整部交响乐的那一天。

而现在，你已经掌握了开启这扇大门的钥匙。

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