로컬 음악 생성
ACE-Step 1.5 로컬 음악 생성: 설치부터 첫 곡까지
가사를 적고 원하는 장르와 악기를 설명한 뒤 생성 버튼을 눌러 내 컴퓨터에서 첫 곡을 만들어 보세요. 이 글은 공식 ACE-Step 1.5 저장소를 준비하고 로컬 화면을 여는 순서부터, 짧은 가사로 발음과 후렴 구조를 확인하고 길이·시드·설정을 기록해 결과를 다듬는 방법까지 따라갑니다. 설치 기준은 Python 3.11 또는 3.12와 약 10GB 저장 공간이며, NVIDIA의 표준 2B와 XL 4B 모델은 VRAM1 여건이 다릅니다. Mac Apple Silicon은 별도 MLX2 실행 스크립트를 제공합니다. 공개 속도 수치는 곡 길이와 세부 조건이 공개되지 않아 내 장치의 결과를 대신하지 않습니다.
ACE-Step과 ACE Studio는 다른 제품입니다
ACE-Step 1.5는 공개 코드와 가중치를 받아 직접 실행하는 모델 프로젝트입니다. ACE Studio는 AI 가수와 악기, 보컬 편집, 생성 도구를 갖춘 상용 제작 소프트웨어입니다. ACE Studio 문서에는 Verse25 같은 제품 모델과 AI Credit 기반 기능이 소개됩니다. 모델을 직접 다루려면 ACE-Step, 통합된 워크스테이션을 원하면 ACE Studio를 살펴보세요.
공식 UI 언어는 영어·중국어·히브리어·일본어를 지원합니다. 모델 카드는 50개 이상의 언어를 내세우지만, 언어별 품질이 같다는 뜻은 아닙니다. 한국어 가사는 짧은 구절로 먼저 생성해 발음과 음절 정렬을 확인하세요.
장치 메모리와 모델 크기 고르기
공식 설치 안내는 Python 3.11–3.12와 핵심 모델용 약 10GB 디스크를 제시합니다. 기본 2B DiT3의 VRAM 시작 기준은 DiT-only 약 4GB, LM+DiT 약 6GB입니다. XL은 별도 4B DiT로, 공식 README는 오프로딩4·양자화5 시 12GB 이상, 오프로딩 없이 20GB 이상이라고 구분합니다. 다른 앱에 쓸 메모리 여유는 별도입니다.
NVIDIA 권장값은 6GB 이하에서 2B turbo DiT-only, 6–8GB에서 0.6B LM, 8–16GB에서 0.6B/1.7B LM입니다. 16–20GB에서는 2B SFT 또는 XL turbo(후자는 CPU6 오프로딩 필요), 20–24GB에서는 오프로딩 없는 XL turbo/SFT와 1.7B LM(4B LM도 선택 가능), 24GB 이상에서는 XL SFT와 4B LM을 권장합니다. XL과 표준 2B를 같은 모델로 보면 안 됩니다.
길이와 배치 제한은 GPU7 Compatibility Guide에서 함께 확인하세요.
Apple Silicon에서는 전용 start_gradio_ui_macos.sh가 MLX 백엔드를 설정합니다. 설치 문서는 M1/M2/M3/M4를 대상으로 적으며, NVIDIA VRAM 표와 다른 실행 경로입니다. CPU 모드는 가능하지만 공식 문서가 훨씬 느리다고 경고합니다.
공식 저장소로 로컬 UI 시작하기
공식 Quick Start는 저장소 복제, uv 동기화, UI 실행 순서입니다. 첫 실행은 모델 가중치를 가져올 수 있어 추가 대기와 저장 공간이 필요합니다. 기본 UI는 127.0.0.1:7860에 바인딩됩니다. 개인 사용은 기본값을 유지하고 공개 공유를 켜지 마세요.
git clone https://github.com/ACE-Step/ACE-Step-1.5.git
cd ACE-Step-1.5
uv sync
uv run acestep가사와 태그를 나눠 첫 곡 만들기
프롬프트에는 장르, 분위기, 악기, 보컬 성격을 적고 Lyrics 칸에는 노래할 문장을 둡니다. 입력 필드와 옵션은 버전에 따라 변하므로 현재 UI를 기준으로 하세요. 예를 들어 ‘밝은 인디 팝, 따뜻한 일렉트릭 피아노, 부드러운 보컬, 후렴에서 드럼이 커짐’처럼 들리는 특징을 구체화합니다.
[Verse], [Chorus]처럼 구조 태그를 써도 모델이 뜻을 완전히 따르지 않을 수 있습니다. 짧은 절과 후렴으로 먼저 발음, 반복, 구조를 듣고, 길이는 단계적으로 늘리세요. 최대 10분이라는 모델 카드 설명은 모든 장치에서 10분 곡이 실용적이라는 보장이 아닙니다.
시드와 설정을 기록해 수정하기
UI에 seed가 있으면 값을 저장해 비슷한 조건을 비교하세요. 모델이나 코드 버전이 달라지면 같은 결과를 보장하지 않습니다. 시드 옵션이 없으면 미확인 명령행 인자를 만들지 말고 프롬프트와 설정을 보관합니다.
수정은 한 번에 한 요소만 바꿉니다. 발음이 흐리면 가사를 줄이고, 편곡이 복잡하면 악기 지시를 덜어내세요. 성공한 출력과 함께 모델명·길이·seed·프롬프트를 기록하면 재현과 비교가 쉽습니다.
공개 속도 주장을 내 장치에서 확인하기
모델 카드는 A100에서 2초 미만, RTX 3090에서 10초 미만, VRAM 4GB 미만 실행을 주장합니다. 곡 길이, 설정, 정밀도, 워밍업, 측정 코드와 실제 VRAM 계측은 해당 페이지에 없습니다. 따라서 통제된 모델 간 벤치마크나 사용자 보장값이 아닙니다.
내 장치에서는 짧은 같은 가사·태그·길이로 여러 번 만들고, 첫 모델 로딩과 생성 시간을 분리 기록하세요. 메모리 사용량, 출력 길이, MPS 또는 CUDA8 경로도 남깁니다. 공식 자료에서 Apple Silicon의 생성 시간은 찾지 못했습니다.
라이선스와 입력 자료 확인하기
ACE-Step 1.5 모델 카드는 MIT로 표기합니다. 코드와 가중치가 다른 경로로 배포될 수 있으므로 실제 받은 버전의 LICENSE와 모델 카드를 확인하세요. 이 표기는 ACE Studio 약관이나 입력한 가사·참조 음원의 권리를 대신하지 않습니다.
공개나 상업 이용 전에 입력 가사와 참조 보컬, 특정 아티스트를 지목하는 프롬프트가 권리를 침해하지 않는지 확인하세요. 로컬 실행 자체가 생성물의 무제한 이용 허가는 아닙니다.
용어 각주
VRAM — 그래픽카드의 GPU가 사용하는 메모리입니다. 모델 가중치와 계산 중간값을 저장하며 시스템 RAM과 구분됩니다.
본문으로 돌아가기MLX — Apple silicon용 머신러닝 프레임워크입니다. Apple silicon의 통합 메모리 구조를 활용하며, 지원 모델과 기능은 MLX 도구별로 다릅니다.
본문으로 돌아가기DiT — Diffusion Transformer의 약자입니다. 트랜스포머 구조를 이용해 확산 과정에서 노이즈가 있는 표현을 단계적으로 다듬는 모델 구조입니다.
본문으로 돌아가기오프로딩 — 메모리가 부족할 때 모델 데이터 일부를 GPU 메모리에서 시스템 RAM이나 저장장치로 옮겨 처리하는 방식입니다. 데이터 이동이 추가됩니다.
본문으로 돌아가기양자화 — 모델의 수치를 더 적은 비트로 표현하는 방법입니다. 메모리 사용량과 함께 정확도나 실행 속도도 달라질 수 있으며, 영향은 형식과 구현에 따릅니다.
본문으로 돌아가기CPU — 컴퓨터에서 일반적인 프로그램 명령을 실행하는 중앙 처리 장치입니다. AI 작업에서는 GPU 등 다른 프로세서와 역할을 나누기도 합니다.
본문으로 돌아가기GPU — 많은 계산을 병렬로 처리하는 프로세서입니다. AI 모델 실행에서는 모델 계산을 맡습니다.
본문으로 돌아가기CUDA — NVIDIA GPU에서 범용 계산을 실행하기 위한 소프트웨어 플랫폼입니다. CUDA용으로 만든 프로그램은 다른 GPU에서 그대로 동작한다고 보장되지 않습니다.
본문으로 돌아가기