OpenAI Jukebox音乐生成模型全解析：从安装部署到二次开发指南-平芜编程栈

OpenAI Jukebox音乐生成模型全解析：从安装部署到二次开发指南

【免费下载链接】jukebox-5b-lyrics项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openai/jukebox-5b-lyrics

作为OpenAI推出的革命性音乐生成系统，Jukebox凭借其强大的生成能力在AI音乐领域占据重要地位。本文将全面解析这一开源项目的技术架构、环境配置流程、采样技巧及二次开发方法，为音乐创作者和AI研究者提供从入门到进阶的完整实践路径。

项目概述与核心价值

Jukebox是OpenAI于2020年发布的基于深度学习的音乐生成模型，其论文《Jukebox: A Generative Model for Music》详细阐述了这一突破性技术。该模型采用三层级联式VQ-VAE架构，结合Transformer先验网络，能够生成包含多乐器、人声及歌词的完整音乐作品。项目目前处于Archive状态，代码以"现状提供"方式开源，不承诺未来更新，但仍保持着重要的学术研究价值和技术参考意义。

该项目GitHub仓库已获得8k星标和1.5k分支，证明了其在开发者社区的广泛影响力。模型提供三种预训练版本：50亿参数纯音乐模型（5b）、50亿参数歌词模型（5b_lyrics）和10亿参数歌词模型（1b_lyrics），满足不同场景下的音乐生成需求。

环境搭建全流程

基础环境准备

Jukebox的安装需要conda包管理器支持，建议先从Miniconda官网获取最新版安装程序。基础环境配置分为采样环境和训练环境两部分，其中采样环境为必选，训练环境为进阶需求。

创建并激活专用虚拟环境：

conda create --name jukebox python=3.7.5 conda activate jukebox

安装核心依赖包，mpi4py的安装可能需要特殊处理：

# 优先使用conda安装 conda install mpi4py=3.0.3 # 若失败则尝试pip安装 pip install mpi4py==3.0.3

安装PyTorch及相关组件，注意需指定与CUDA版本匹配的安装命令：

conda install pytorch=1.4 torchvision=0.5 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

源码获取与安装

通过Git克隆项目仓库并安装依赖：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/openai/jukebox-5b-lyrics cd jukebox-5b-lyrics pip install -r requirements.txt pip install -e .

训练环境扩展配置

如需进行模型训练，需额外安装音视频处理库和TensorBoard支持：

conda install av=7.0.01 -c conda-forge pip install ./tensorboardX

对于追求训练效率的高级用户，可选择安装Apex库以支持fused_adam优化器：

conda install pytorch=1.1 torchvision=0.3 cudatoolkit=10.0 -c pytorch pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./apex

音乐采样完全指南

基础采样流程

Jukebox提供灵活的音乐生成功能，支持从零开始创作、基于现有音频续作以及提示词引导创作等多种模式。基础采样命令格式如下：

python jukebox/sample.py --model=模型类型 --name=输出目录 --levels=3 --sample_length_in_seconds=片段长度 --total_sample_length_in_seconds=总长度 --sr=44100 --n_samples=样本数量 --hop_fraction=0.5,0.5,0.125

针对不同模型的推荐采样命令：

10亿参数歌词模型：

python jukebox/sample.py --model=1b_lyrics --name=sample_1b --levels=3 --sample_length_in_seconds=20 \ --total_sample_length_in_seconds=180 --sr=44100 --n_samples=16 --hop_fraction=0.5,0.5,0.125

50亿参数歌词模型：

python jukebox/sample.py --model=5b_lyrics --name=sample_5b --levels=3 --sample_length_in_seconds=20 \ --total_sample_length_in_seconds=180 --sr=44100 --n_samples=6 --hop_fraction=0.5,0.5,0.125

多GPU加速策略

利用多GPU并行处理可显著提升采样效率，通过mpiexec命令指定GPU数量：

mpiexec -n {GPU数量} python jukebox/sample.py ...

模型显存占用情况需特别注意：1b_lyrics顶层先验网络占用3.8GB，5b模型占用10.3GB，5b_lyrics模型则需要11.5GB。加上Transformer的键值缓存，每个样本额外需要约400MB（1b模型）或1GB（5b模型）显存。若遇到CUDA内存不足错误，建议降低max_batch_size参数或减少--n_samples数量。

在V100 GPU上，生成20秒音乐约需3小时，因此建议设置合理的并行样本数量。1B模型可同时处理16个样本，5B模型则建议使用3的倍数（如15个样本）以优化上采样效率。

高级采样技巧

音乐续作功能

Jukebox支持基于已有生成结果继续创作，通过--mode=continue参数实现：

python jukebox/sample.py --model=5b_lyrics --name=sample_5b --levels=3 --mode=continue \ --codes_file=sample_5b/level_0/data.pth.tar --sample_length_in_seconds=40 --total_sample_length_in_seconds=180 \ --sr=44100 --n_samples=6 --hop_fraction=0.5,0.5,0.125

此命令将基于之前保存在sample_5b/level_0/data.pth.tar的20秒样本，继续生成20秒内容，形成40秒的完整作品。

上采样独立运行

若之前的采样过程中断，可单独运行上采样步骤：

python jukebox/sample.py --model=5b_lyrics --name=sample_5b --levels=3 --mode=upsample \ --codes_file=sample_5b/level_2/data.pth.tar --sample_length_in_seconds=20 --total_sample_length_in_seconds=180 \ --sr=44100 --n_samples=6 --hop_fraction=0.5,0.5,0.125

音频提示创作

通过--mode=primed参数，可基于用户提供的音频片段进行创作：

python jukebox/sample.py --model=5b_lyrics --name=sample_5b_prompted --levels=3 --mode=primed \ --audio_file=path/to/recording.wav,awesome-mix.wav --prompt_length_in_seconds=12 \ --sample_length_in_seconds=20 --total_sample_length_in_seconds=180 --sr=44100 --n_samples=6 --hop_fraction=0.5,0.5,0.125

系统会自动加载指定音频文件，截取前12秒作为提示，生成风格相似的新音乐作品。

采样结果查看与分析

采样结果默认保存在以--name参数命名的目录下，各级别生成结果分别存储在level_0至level_2子目录中。其中index.html文件提供交互式歌词可视化界面，可通过本地HTTP服务器查看：

python -m http.server

启动服务器后，在浏览器中访问对应端口，点击HTML文件即可体验歌词与音乐同步播放的效果。

数据文件data.pth.tar包含完整的采样信息，包括潜在向量zs、音频波形x、标签及采样参数等，为后续分析和二次创作提供基础。

模型训练与定制开发

VQ-VAE训练实践

Jukebox不仅支持使用预训练模型，还允许用户训练自定义VQ-VAE模型。以小型VQ-VAE训练为例：

mpiexec -n {GPU数量} python jukebox/train.py --hps=small_vqvae --name=small_vqvae --sample_length=262144 --bs=4 \ --audio_files_dir={音频数据集路径} --labels=False --train --aug_shift --aug_blend

上述命令将训练一个两级VQ-VAE模型，其中下采样参数downs_t=(5,3)和步长参数strides_t=(2,2)决定了各级别代码的分辨率：第一级代码通过2^5=32倍下采样获得，第二级代码则通过2^8=256倍下采样获得。

训练过程中，检查点文件会自动保存在logs目录下，可通过TensorBoard监控训练进度：

tensorboard --logdir logs

先验网络与上采样器训练

在VQ-VAE训练完成后，可继续训练先验网络和上采样器。顶层先验训练命令：

mpiexec -n {GPU数量} python jukebox/train.py --hps=small_vqvae,small_prior,all_fp16,cpu_ema --name=small_prior \ --sample_length=2097152 --bs=4 --audio_files_dir={音频数据集路径} --labels=False --train --test --aug_shift --aug_blend \ --restore_vqvae=logs/small_vqvae/checkpoint_latest.pth.tar --prior --levels=2 --level=1 --weight_decay=0.01 --save_iters=1000

上采样器训练命令：

mpiexec -n {GPU数量} python jukebox/train.py --hps=small_vqvae,small_upsampler,all_fp16,cpu_ema --name=small_upsampler \ --sample_length=262144 --bs=4 --audio_files_dir={音频数据集路径} --labels=False --train --test --aug_shift --aug_blend \ --restore_vqvae=logs/small_vqvae/checkpoint_latest.pth.tar --prior --levels=2 --level=0 --weight_decay=0.01 --save_iters=1000

样本长度参数sample_length需根据层级下采样率和上下文长度计算得出，公式为sample_length = n_ctx * downsample_of_level。对于默认设置的n_ctx=8192和下采样率downsamples=(32,256)，各级别样本长度分别为65536和2097152。

学习率调整策略

为获得最佳样本质量，建议在训练后期实施学习率退火策略，将学习率线性衰减至0：

python jukebox/train.py --restore_prior="检查点路径" --lr_use_linear_decay --lr_start_linear_decay={已训练步数} --lr_decay={所需衰减步数}

这种策略有助于模型在训练后期精细调整参数，提升生成样本的质量和稳定性。

基于预训练模型的迁移学习

利用预训练VQ-VAE和上采样器，用户可仅重新训练顶层先验网络以适应新数据集，大幅降低训练成本。新数据集上的顶层先验训练命令：

mpiexec -n {GPU数量} python jukebox/train.py --hps=vqvae,small_prior,all_fp16,cpu_ema --name=pretrained_vqvae_small_prior \ --sample_length=1048576 --bs=4 --aug_shift --aug_blend --audio_files_dir={新数据集路径} \ --labels=False --train --test --prior --levels=3 --level=2 --weight_decay=0.01 --save_iters=1000

训练资源需求方面，small_prior模型在不同批次大小下的GPU内存占用分别为：batch_size=2时6.7GB，batch_size=4时9.3GB，batch_size=8时15.8GB。对于同构数据集（如全部为钢琴曲或特定风格歌曲），通常训练几天到一周即可获得理想效果。

自定义模型配置与调用

训练完成的自定义模型需要进行相应配置才能被采样系统识别。首先在make_models.py中添加模型定义：

MODELS = { # ... 现有模型定义 ... 'my_model': ("my_small_vqvae", "my_small_upsampler", "my_small_prior"), }

然后在hparams.py中注册超参数配置：

my_small_vqvae = Hyperparams( restore_vqvae='/path/to/jukebox/logs/small_vqvae/checkpoint_some_step.pth.tar', ) my_small_vqvae.update(small_vqvae) HPARAMS_REGISTRY["my_small_vqvae"] = my_small_vqvae # 类似地配置my_small_prior和my_small_upsampler...

对于歌词条件模型，需指定学习到对齐关系的注意力层和头：

my_small_prior = Hyperparams( restore_prior='/path/to/checkpoint.pth.tar', level=1, labels=True, alignment_layer=47, # 学习到歌词-音乐对齐的层 alignment_head=0, # 学习到歌词-音乐对齐的头 )

完成配置后，即可像使用预训练模型一样调用自定义模型进行采样。

带标签的训练方法

Jukebox支持利用元数据（如艺术家、流派、歌词）进行条件训练。首先需在data/files_dataset.py中实现get_metadata函数，返回音频文件对应的艺术家、流派和歌词信息。

使用标签训练时，需采用small_labelled_prior超参数集，并设置labels=True,labels_v3=True：

mpiexec -n {GPU数量} python jukebox/train.py --hps=small_vqvae,small_labelled_prior,all_fp16,cpu_ema --name=small_labelled_prior \ --sample_length=2097152 --bs=4 --audio_files_dir={数据集路径} --labels=True --labels_v3=True --train --test \ --restore_vqvae=logs/small_vqvae/checkpoint_latest.pth.tar --prior --levels=2 --level=1 --weight_decay=0.01

标签信息分为艺术家/流派和歌词两类：艺术家信息以ID形式提供，流派信息可支持多标签（词袋模型）或单标签，v3版本默认使用单标签模式（max_bow_genre_size=1）。用户需根据新数据集更新v3_artist_ids和v3_genre_ids，并设置y_bins=(流派数量, 艺术家数量)以匹配数据规模。