audiocraft

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Audiocraft는 딥러닝을 활용한 오디오 처리 및 생성을 위한 라이브러리입니다. 최첨단 EnCodec 오디오 압축기/토크나이저와 함께 텍스트 및 멜로디 조건 지정을 지원하는 간단하고 제어 가능한 음악 생성 LM인 MusicGen을 제공합니다.

// repository documentation

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# AudioCraft
![docs badge](https://github.com/facebookresearch/audiocraft/workflows/audiocraft_docs/badge.svg)
![linter badge](https://github.com/facebookresearch/audiocraft/workflows/audiocraft_linter/badge.svg)
![tests badge](https://github.com/facebookresearch/audiocraft/workflows/audiocraft_tests/badge.svg)

AudioCraft는 오디오 생성을 위한 딥러닝 연구용 PyTorch 라이브러리입니다. AudioCraft는 고품질 오디오를 생성하는 두 가지 최첨단 AI 생성 모델인 AudioGen과 MusicGen을 위한 추론 및 학습 코드를 포함하고 있습니다.

## 설치 (Installation)
AudioCraft에는 Python 3.9와 PyTorch 2.1.0이 필요합니다. AudioCraft를 설치하려면 다음 명령어를 실행하면 됩니다:

```shell
# Best to make sure you have torch installed first, in particular before installing xformers.
# Don't run this if you already have PyTorch installed.
python -m pip install 'torch==2.1.0'
# You might need the following before trying to install the packages
python -m pip install setuptools wheel
# Then proceed to one of the following
python -m pip install -U audiocraft  # stable release
python -m pip install -U git+https://git@github.com/facebookresearch/audiocraft#egg=audiocraft  # bleeding edge
python -m pip install -e .  # or if you cloned the repo locally (mandatory if you want to train).
python -m pip install -e '.[wm]'  # if you want to train a watermarking model
```

또한 시스템이나 Anaconda를 통해 `ffmpeg`를 설치하는 것을 권장합니다:
```bash
sudo apt-get install ffmpeg
# Or if you are using Anaconda or Miniconda
conda install "ffmpeg<5" -c conda-forge
```

## 모델 (Models)

현재 AudioCraft는 다음을 위한 학습 코드와 추론 코드를 포함하고 있습니다:
* [MusicGen](./docs/MUSICGEN.md): 최첨단 제어 가능 텍스트-음악 생성 모델.
* [AudioGen](./docs/AUDIOGEN.md): 최첨단 텍스트-사운드 생성 모델.
* [EnCodec](./docs/ENCODEC.md): 최첨단 고충실도 신경망 오디오 코덱.
* [Multi Band Diffusion](./docs/MBD.md): 디퓨전을 사용하는 EnCodec 호환 디코더.
* [MAGNeT](./docs/MAGNET.md): 텍스트-음악 및 텍스트-사운드를 위한 최첨단 비자기회귀 모델.
* [AudioSeal](./docs/WATERMARKING.md): 최첨단 오디오 워터마킹.
* [MusicGen Style](./docs/MUSICGEN_STYLE.md): 최첨단 텍스트-스타일-음악 생성 모델.
* [JASCO](./docs/JASCO.md): "화음, 멜로디, 드럼 트랙을 조건으로 하는 고품질 텍스트-음악 모델"

## 학습 코드 (Training code)

AudioCraft에는 오디오 딥러닝 연구를 위한 PyTorch 컴포넌트와 개발된 모델을 위한 학습 파이프라인이 포함되어 있습니다.
AudioCraft 설계 원칙에 대한 일반적인 소개와 나만의 학습 파이프라인을 개발하는 방법에 대한 안내는 [AudioCraft 학습 문서](./docs/TRAINING.md)를 참조하세요.

기존 연구를 재현하고 개발된 학습 파이프라인을 사용하려면, 설정, 예제 그리드, 모델/작업별 정보 및 FAQ에 대한 링크를 제공하는 각 모델별 지침을 참조하세요.

## API 문서 (API documentation)

AudioCraft를 위한 [API 문서](https://facebookresearch.github.io/audiocraft/api_docs/audiocraft/index.html)를 제공합니다.

## FAQ

#### 학습 코드를 사용할 수 있나요?

네! [EnCodec](./docs/ENCODEC.md), [MusicGen](./docs/MUSICGEN.md), [Multi Band Diffusion](./docs/MBD.md), [JASCO](./docs/JASCO.md)의 학습 코드를 제공합니다.

#### 모델은 어디에 저장되나요?

Hugging Face는 모델을 특정 위치에 저장하며, 이는 AudioCraft 모델의 `AUDIOCRAFT_CACHE_DIR` 환경 변수를 설정하여 재정의할 수 있습니다.
다른 Hugging Face 모델의 캐시 위치를 변경하려면 [Hugging Face Transformers 캐시 설정 문서](https://huggingface.co/docs/transformers/installation#cache-setup)를 확인하세요.
마지막으로, Demucs에 의존하는 모델(예: `musicgen-melody`)을 사용하고 Demucs의 다운로드 위치를 변경하고 싶다면 [Torch Hub 문서](https://pytorch.org/docs/stable/hub.html#where-are-my-downloaded-models-saved)를 참조하세요.

## 라이선스
* 이 저장소의 코드는 [LICENSE 파일](LICENSE)에 명시된 MIT 라이선스에 따라 배포됩니다.
* 이 저장소의 모델 가중치는 [LICENSE_weights 파일](LICENSE_weights)에 명시된 CC-BY-NC 4.0 라이선스에 따라 배포됩니다.

## 인용

AudioCraft의 일반적인 프레임워크를 사용하는 경우 다음을 인용해 주세요.
```
@inproceedings{copet2023simple,
    title={Simple and Controllable Music Generation},
    author={Jade Copet and Felix Kreuk and Itai Gat and Tal Remez and David Kant and Gabriel Synnaeve and Yossi Adi and Alexandre Défossez},
    booktitle={Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems},
    year={2023},
}
```

특정 모델을 언급할 때는 모델별 README에 명시된 대로 인용해 주세요 (예: [./docs/MUSICGEN.md](./docs/MUSICGEN.md), [./docs/AUDIOGEN.md](./docs/AUDIOGEN.md) 등).

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