NotaGen音乐生成模型上线｜科哥打造的LLM古典作曲工具
你是否曾幻想过，只需轻点几下鼠标，就能让AI为你创作一首巴赫风格的赋格曲？或者生成一段肖邦式的夜曲，在深夜里静静聆听？现在，这一切不再是梦想。NotaGen——一款基于大语言模型（LLM）范式生成高质量古典符号化音乐的WebUI工具，正式上线了。
这款由“科哥”二次开发构建的AI作曲神器，将复杂的音乐生成过程变得像填写表单一样简单。无论你是音乐爱好者、作曲初学者，还是专业创作者，NotaGen都能成为你的智能作曲助手。它不依赖庞大的训练数据集，而是通过LLM对音乐结构的理解，自动生成符合古典美学的乐谱。
本文将带你从零开始，快速上手NotaGen，探索如何用AI生成属于你的古典音乐作品。
1. 快速部署与启动
1.1 环境准备
NotaGen以镜像形式提供，部署非常简单。你只需要一个支持Docker的Linux环境，即可一键运行。
确保你的系统满足以下基本要求：
- 操作系统：Ubuntu 20.04 或更高版本
- 显存：至少8GB GPU显存（推荐NVIDIA系列）
- 存储空间：预留10GB以上空间用于模型和输出文件
1.2 启动WebUI
打开终端，执行以下命令启动NotaGen：
cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py或者使用提供的快捷脚本：
/bin/bash /root/run.sh启动成功后，你会看到类似以下提示：
================================================== 🎵 NotaGen WebUI ================================================== 访问地址: http://0.0.0.0:7860 ==================================================1.3 访问界面
在浏览器中输入http://localhost:7860即可进入NotaGen的Web操作界面。整个界面简洁直观，分为左右两大区域，左侧是控制面板，右侧是实时输出区。
2. 界面功能详解
2.1 左侧控制面板
风格选择区域
这是生成音乐的核心设置区，包含三个关键选项：
- 时期：选择音乐的历史时期，包括“巴洛克”、“古典主义”和“浪漫主义”。不同时期的音乐在和声、节奏和结构上有显著差异。
- 作曲家：根据所选时期，系统会自动列出该时期的代表性作曲家。例如选择“古典主义”后，可选贝多芬、莫扎特、海顿等。
- 乐器配置：进一步细化作品类型。例如选择“贝多芬”后，可选择“艺术歌曲”、“室内乐”、“键盘”或“管弦乐”。
提示：只有有效的组合才能生成音乐。系统会自动验证你的选择，避免出现“巴赫写摇滚”这类不合理的搭配。
高级设置区域
对于希望微调生成效果的用户，可以调整以下参数：
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| Top-K | 9 | 控制生成多样性，保留概率最高的K个候选音符 |
| Top-P | 0.9 | 核采样参数，决定累积概率阈值 |
| Temperature | 1.2 | 温度参数，值越高生成越随机，创意性越强 |
建议初次使用保持默认值，熟悉后再尝试调整。例如，想生成更保守、稳定的乐段，可将Temperature降至1.0；若追求更具实验性的音乐，可提高至1.5以上。
2.2 右侧输出面板
当你点击“生成音乐”按钮后，右侧区域会实时显示生成进度。系统会逐步输出“patch”信息，表示正在构建乐谱的各个片段。
生成完成后，最终结果将以ABC格式乐谱的形式展示。你可以直接复制这段文本，或点击“保存文件”按钮将其导出。
3. 生成你的第一首AI古典曲
3.1 选择风格组合
让我们以生成一首“肖邦风格的钢琴曲”为例：
- 在“时期”下拉菜单中选择浪漫主义
- 在“作曲家”中选择肖邦
- 在“乐器配置”中选择键盘
这三个选择构成了一个完整的音乐语义指令，告诉模型：“请生成一首肖邦风格的钢琴作品”。
3.2 生成与查看结果
点击“生成音乐”按钮，系统会在30-60秒内完成创作。生成过程中，你会看到类似如下的ABC乐谱输出：
X:1 T:Nocturne in E-flat major (AI Generated) C:Chopin Style M:4/4 L:1/8 K:Eb E2 F G A | B c d e | f e d c | B A G F | E2 z2 |]这是一段典型的夜曲开头，旋律流畅，和声丰富，完全符合肖邦的创作风格。
3.3 保存与后续处理
点击“保存文件”按钮，系统会自动在/root/NotaGen/outputs/目录下生成两个文件：
{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.abc—— ABC格式乐谱，适合分享和编辑{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.xml—— MusicXML格式，可被MuseScore、Sibelius等专业打谱软件直接打开
4. 探索更多音乐可能性
NotaGen支持多达112种风格组合，远不止于钢琴独奏。你可以尝试以下经典场景：
场景1：生成交响乐
- 选择时期：古典主义
- 选择作曲家：贝多芬
- 选择乐器配置：管弦乐
- 点击生成
你将得到一段气势恢宏的交响乐乐谱，可用于电影配乐或教学演示。
场景2：复刻巴赫赋格
- 选择时期：巴洛克
- 选择作曲家：巴赫
- 选择乐器配置：键盘
- 生成后观察其复调结构
你会发现生成的乐谱具有清晰的声部对位，主题在不同音高上依次进入，完美体现赋格的严谨逻辑。
场景3：跨风格实验
尝试一些非传统的组合，比如：
- 肖邦 + 管弦乐
- 莫扎特 + 艺术歌曲
虽然这些组合在历史上较少见，但AI可能会生成令人惊喜的跨界作品，为现代音乐创作提供灵感。
5. 输出格式与后期应用
5.1 ABC格式：轻量级音乐记谱法
ABC是一种基于文本的音乐表示法，优点是：
- 文件体积小，易于传输
- 可直接在在线编辑器（如abcnotation.com）中播放预览
- 支持版本控制，适合代码化管理乐谱
5.2 MusicXML：专业级交换格式
MusicXML是行业标准的乐谱交换格式，优势在于：
- 被MuseScore、Finale、Sibelius等主流软件支持
- 保留完整的排版信息（如连音线、装饰音）
- 可导出为PDF打印乐谱，或转换为MIDI进行音频合成
建议将生成的MusicXML文件导入MuseScore，进行人工润色和编配，让AI作品真正“活”起来。
6. 常见问题与优化技巧
6.1 为什么点击生成没有反应？
最常见的原因是风格组合无效。请检查：
- 是否完整选择了“时期-作曲家-乐器”三要素
- 所选作曲家是否支持该乐器配置（如李斯特不支持“艺术歌曲”）
系统会在界面下方给出错误提示，帮助你快速定位问题。
6.2 如何提升生成质量？
如果首次生成的音乐不够理想，可以尝试：
- 调整Temperature：在1.0~1.5之间微调，找到平衡点
- 多次生成：AI具有随机性，多试几次可能遇到“神来之笔”
- 参考真实作品：先听一段目标作曲家的原作，再生成，有助于模型捕捉风格特征
6.3 高级技巧：批量生成与筛选
虽然当前版本每次只能生成一首，但你可以：
- 记录下喜欢的参数组合
- 连续生成5~10次
- 人工挑选最满意的一版进行后期加工
这种方法类似于传统作曲中的“草稿-修订”流程，AI负责提供创意原型，人类负责最终决策。
7. 总结
NotaGen的上线，标志着AI音乐生成从“模仿流行”走向“理解古典”的重要一步。它不仅仅是一个玩具，更是一个强大的创作辅助工具。无论是为影视配乐寻找灵感，还是为音乐教学提供范例，NotaGen都能发挥独特价值。
它的核心优势在于：
- 操作极简：无需编程或音乐理论基础，小白也能上手
- 风格精准：基于LLM对音乐史的理解，生成结果符合历史语境
- 开源可扩展：项目承诺永久开源，鼓励社区共同改进
未来，随着模型迭代，我们有望看到NotaGen支持更多作曲家、更复杂的曲式（如奏鸣曲、协奏曲），甚至实现多乐器协同生成。
现在就去试试吧，也许下一位“AI贝多芬”的诞生，就始于你的一次点击。
获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。
