還在為視頻配樂發(fā)愁嗎？難聽的BGM不想用,好聽的買不起,免費(fèi)的又被用爛了——這大概是每個(gè)內(nèi)容創(chuàng)作者都經(jīng)歷過的“BGM三大魔咒"。但如果告訴你,現(xiàn)在有一種方法能讓你在本地?zé)o限生成原創(chuàng)音樂,而且完全免費(fèi)、可商用,你會(huì)不會(huì)心動(dòng)？

至頂AI實(shí)驗(yàn)室這次帶來的評(píng)測(cè),就是要用硬核的方式破解這個(gè)難題。我們將開源AI音樂生成模型YuE部署在戴爾Precision 3680工作站上,配合DeepSeek大模型寫詞,打造出一臺(tái)真正的“音樂永動(dòng)機(jī)"。

評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)：至頂AI實(shí)驗(yàn)室

測(cè)評(píng)時(shí)間：2025年4月20日

評(píng)測(cè)產(chǎn)品：戴爾 Precision 3680工作站

主要參數(shù)：搭載了NVIDIA RTX 4000 Ada Generation專業(yè)顯卡，配備20GB GDDR6顯存

評(píng)測(cè)主題：戴爾Precision 3680工作站部署YuE大模型，無限生成原創(chuàng)音樂

硬件配置：戴爾 Precision 3680工作站

本次評(píng)測(cè)使用的是戴爾Precision 3680工作站,這是一款專為AI工作負(fù)載設(shè)計(jì)的專業(yè)級(jí)設(shè)備。核心配置搭載了NVIDIA RTX 4000 Ada Generation專業(yè)顯卡,配備20GB GDDR6顯存,能夠?yàn)锳I模型推理提供充足的算力支撐。

根據(jù)YuE模型的官方要求,理論上16GB以上顯存即可運(yùn)行,但更大的顯存意味著更快的生成速度和更流暢的使用體驗(yàn)。Precision 3680的20GB顯存配置,恰好能夠比較理想地滿足YuE的使用需求,同時(shí)為DeepSeek 14B模型的運(yùn)行預(yù)留了充足空間。

評(píng)測(cè)方案：AI作詞+AI作曲的完整工作流 技術(shù)棧組合

本次評(píng)測(cè)采用了雙AI模型協(xié)同工作的方案：

YuE音樂生成模型：由開源AI研究社區(qū)MVP與香港科技大學(xué)聯(lián)合推出,采用Apache 2.0開源協(xié)議,這意味著生成的音樂可以自由使用,包括商業(yè)用途。用戶可以在本地電腦上部署運(yùn)行,無需聯(lián)網(wǎng),完全免費(fèi)。

DeepSeek推理模型：負(fù)責(zé)歌詞創(chuàng)作部分。選擇DeepSeek的原因在于其強(qiáng)大的思維鏈能力——作為推理模型,它不需要復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化提示詞,只需直接描述需求,模型就能通過思考過程理解你的意圖,大幅節(jié)省提示詞編寫時(shí)間。本次評(píng)測(cè)使用的是相對(duì)輕量的14B版本,與YuE模型共同部署在同一臺(tái)工作站上。

評(píng)測(cè)流程

第一步：AI寫詞

我們首先用DeepSeek生成歌詞。在提示詞中要求模型區(qū)分主歌和副歌部分,模型通過其推理能力,輸出了結(jié)構(gòu)完整、韻律自然的歌詞文本。這與通用大模型的表現(xiàn)形成鮮明對(duì)比——通用模型生成的詩(shī)歌往往顯得生硬別扭,而DeepSeek憑借思維鏈機(jī)制,能夠更好地理解創(chuàng)作意圖。

第二步：配置音樂風(fēng)格

YuE的操作界面相當(dāng)直觀。用戶需要輸入音樂類型描述,包括曲風(fēng)、情緒、男聲/女聲等參數(shù)。如果對(duì)音樂風(fēng)格描述沒有頭緒,同樣可以讓DeepSeek幫忙生成。我們根據(jù)對(duì)音樂的理解描述需求,DeepSeek快速生成了專業(yè)的風(fēng)格描述文本,直接復(fù)制到Y(jié)uE界面即可。

第三步：參數(shù)調(diào)優(yōu)

YuE界面右側(cè)提供了三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)調(diào)節(jié)：

序列數(shù)：對(duì)應(yīng)歌詞段落數(shù)量,數(shù)值越高資源消耗越大

連續(xù)處理：在質(zhì)量與性能之間平衡

種子值：固定后可生成具有統(tǒng)一風(fēng)格的不同曲目

評(píng)測(cè)成果：三種玩法驗(yàn)證模型能力 成果一：基礎(chǔ)生成測(cè)試

將DeepSeek生成的歌詞粘貼到Y(jié)uE中,保持默認(rèn)參數(shù)設(shè)置,點(diǎn)擊生成。工作站開始調(diào)用GPU算力進(jìn)行推理,短時(shí)間內(nèi)就輸出了完整的音樂作品。試聽效果令人驚喜——旋律流暢,人聲自然,完全達(dá)到了可用的水平。生成的音樂片段為："你的名字進(jìn)我的數(shù)據(jù)庫(kù),像一場(chǎng)無聲的心跳……"

成果二：種子固定測(cè)試

獲得第一次生成的種子值后,我們用DeepSeek創(chuàng)作了另一段歌詞,保持種子值不變?cè)俅紊?。新曲目的風(fēng)格與第一首高度一致,驗(yàn)證了種子機(jī)制的有效性。這意味著創(chuàng)作者可以為自己的品牌或頻道打造獨(dú)特的音樂標(biāo)識(shí),在不同作品中保持統(tǒng)一的聽覺風(fēng)格。

生成的第二首片段為："春風(fēng)輕輕吹,花開滿枝頭,希望在心中,溫暖無盡頭……"兩首歌曲的編曲風(fēng)格、音色處理確實(shí)非常相似。

成果三：曲風(fēng)修改測(cè)試

在保持種子值的前提下,我們嘗試修改曲風(fēng)描述。結(jié)果顯示,即使改變風(fēng)格參數(shù),生成的音樂依然保留了底層的風(fēng)格特征,但在編曲細(xì)節(jié)上呈現(xiàn)出變化。這種靈活性為創(chuàng)作提供了更多可能性——既能保持品牌一致性,又能根據(jù)不同場(chǎng)景做出調(diào)整。

經(jīng)過三輪測(cè)試,我們?cè)诙虝r(shí)間內(nèi)獲得了三首完全原創(chuàng)、可商用的BGM,整個(gè)過程不需要任何費(fèi)用,也無需擔(dān)心版權(quán)問題。

性能表現(xiàn)：20GB顯存的實(shí)戰(zhàn)體驗(yàn)

在實(shí)際使用中,戴爾Precision 3680工作站的表現(xiàn)值得肯定。RTX 4000 Ada顯卡的20GB顯存,在同時(shí)運(yùn)行DeepSeek 14B和YuE模型時(shí)游刃有余,生成速度流暢,沒有出現(xiàn)明顯的卡頓或等待。

對(duì)于專業(yè)內(nèi)容創(chuàng)作者而言,這套配置已經(jīng)達(dá)到了實(shí)用級(jí)別。如果追求更極致的性能,可以考慮更高顯存的配置,但對(duì)于日常創(chuàng)作需求,Precision 3680已經(jīng)完全夠用。

評(píng)測(cè)結(jié)論：AI徹底破解BGM三大魔咒

經(jīng)過完整的評(píng)測(cè)流程,我們可以得出以下結(jié)論：

技術(shù)可行性：開源模型YuE配合DeepSeek,在消費(fèi)級(jí)工作站上即可實(shí)現(xiàn)完整的AI音樂創(chuàng)作流程,從寫詞到編曲一氣呵成。

成本優(yōu)勢(shì)：硬件一次性投入后,后續(xù)使用完全免費(fèi),且生成的音樂可商用,徹底解決了"買不起"的問題。

原創(chuàng)性保障：每次生成的都是獨(dú)一無二的作品,通過種子機(jī)制還能形成個(gè)人風(fēng)格,解決了"沒特色"的痛點(diǎn)。

效率提升：相比傳統(tǒng)的找BGM流程,AI生成方式將時(shí)間成本降至最低,讓創(chuàng)作者把精力集中在內(nèi)容本身。

困擾內(nèi)容創(chuàng)作者的BGM三大魔咒——找不到、買不起、沒特色,終于被AI技術(shù)徹底破解。與其在找BGM的死循環(huán)中內(nèi)耗,不如直接讓AI幫你打造一臺(tái)音樂永動(dòng)機(jī)。這不僅是技術(shù)的勝利,更是創(chuàng)作自由的解放。

對(duì)于有持續(xù)BGM需求的視頻創(chuàng)作者、播客制作人、獨(dú)立開發(fā)者來說,這套方案值得深度嘗試。畢竟,當(dāng)AI能夠以零成本生成無限原創(chuàng)音樂時(shí),創(chuàng)作的邊界又一次被打破了。