HeartMuLa 登場：全能型開源音樂模型，讓創作者真正掌控旋律

想要擺脫閉源限制？HeartMuLa 以 Apache 2.0 授權強勢來襲，不僅支援多國語言，更帶來精細的段落控制與低顯存解決方案，成為 AI 音樂生成領域的強力挑戰者。

打破閉源圍牆的新希望

想像一下，當你正沉浸在 Suno 或 Udio 生成的驚人旋律中，心裡卻浮現一絲遺憾。這些工具雖然強大，但它們就像是一個黑盒子。你把歌詞丟進去，期待著奇蹟發生，卻無法真正掌控每一個細節。更重要的是，對於開發者和研究人員來說，閉源意味著無法窺探其運作機制，也無法將其整合到自己的應用程式中。

這時候，HeartMuLa 的出現就像是一陣清新的風。

這不單單只是另一個音樂生成模型。這是一個完整的「開源音樂基礎模型家族」。就在 2026 年 1 月，團隊正式宣布 HeartMuLa 採用最開放、最友好的 Apache 2.0 授權。這意味著什麼？這代表無論你是想要進行學術研究，還是打算將其用於商業產品，大門都是敞開的。在這個 AI 音樂版圖被巨頭佔據的當下，HeartMuLa 提供了一個讓社群能真正擁有的選擇。

核心技術：由四大戰將組成的音樂戰隊

HeartMuLa 之所以能被稱為「家族」，是因為它並非單打獨鬥。它由四個精心設計的核心組件構成，每一個都扮演著不可或缺的角色，共同撐起了高品質音樂生成的重任。

首先是 HeartCLAP。你可以把它想像成這個系統的「翻譯官」。它的工作是聽懂你對音樂的文字描述，無論是「悲傷的鋼琴曲」還是「充滿活力的電子樂」，它負責將這些抽象的文字概念與具體的音訊特徵對齊，確保生成的音樂不會離題。

接著是 HeartCodec。這就像是系統的「耳朵」。這是一個擁有 12.5 Hz 低幀率的高保真解碼器。它的厲害之處在於，既能捕捉到音樂長距離的結構變化，又能保留極其細膩的音質細節，讓生成的聲音聽起來飽滿而不單薄。

再來是 HeartTranscriptor。這是一個基於 Whisper 優化而來的模型，專門負責歌詞的轉錄。它就像是一位一絲不苟的「書記官」，確保歌詞的辨識與生成精準無誤。

最後，當然就是主角 HeartMuLa 本身。這是負責生成的大腦，一個基於大型語言模型（LLM）架構的核心。它整合了上述所有資訊，根據你輸入的歌詞、風格標籤，甚至是參考音訊，最終譜寫出完整的樂章。

想深入了解這些技術細節嗎？可以直接參考他們的 Github 頁面 或是閱讀這篇詳盡的 技術論文。

殺手級功能：精細的「可控性」

如果說 HeartMuLa 有什麼功能是讓創作者最興奮的，那絕對是它對音樂結構的掌控力。

在過去，很多模型只能讓你輸入一段通用的風格提示。但 HeartMuLa 允許你做得更多。你可以針對歌曲的不同段落，像是前奏 (Intro)、主歌 (Verse)、副歌 (Chorus)、橋段 (Bridge) 甚至尾奏 (Outro)，分別下達指令。

試想一下，你可以要求前奏是輕柔的吉他撥弦，主歌慢慢加入貝斯，然後在副歌時讓鼓點和合成器全面爆發。這種「段落級」的控制，讓 AI 生成音樂不再是抽獎，而是真正的創作輔助。

此外，對於亞洲的創作者來說，語言支援通常是一大痛點。HeartMuLa 官方明確支援 英文、中文、日文、韓文以及西班牙文。這意味著你終於可以用道地的中文歌詞，生成咬字清晰的歌曲，而不用擔心模型聽不懂你的語言。

實測表現：數據與聽感的雙重驗證

說了這麼多，實際表現到底如何？數據往往是最誠實的。

在歌詞錯誤率 (PER) 的測試中，HeartMuLa 展現了驚人的實力。根據官方數據，其 oss-3B 版本的錯誤率僅為 0.09。這是什麼概念？相比之下，知名的 Suno v5 錯誤率為 0.13，v4.5 為 0.14。這顯示 HeartMuLa 在「唱清楚歌詞」這件事上，有著非常卓越的表現。

在風格一致性方面，它也與業界頂尖水平相當，甚至優於 Udio v1.5。雖然目前公開釋出的是 3B 參數版本，但官方已經透露，內部測試的 7B 版本在音樂性與保真度上，已經可以和 Suno 這樣的商業巨頭分庭抗禮。

如果你想親自體驗它的威力，可以到 HeartMuLa Huggingface space 試玩看看。

開發者友善：家用顯卡也能跑的 AI

很多時候，看到「大模型」三個字，大家就會擔心自己的硬體跑不動。HeartMuLa 團隊顯然考慮到了這一點。

對於想要在本地部署的玩家，官方提供了一個非常貼心的功能：--lazy_load true。

簡單來說，這個功能允許系統「按需加載」。當模型在生成音樂的某個階段只需要用到 HeartCodec 時，它就不會把整個 HeartMuLa 的參數都塞進記憶體裡。這意味著，即使你只有一張普通的消費級 GPU（Single GPU），也能順暢運行這個強大的音樂生成系統，而不用擔心 VRAM 瞬間爆掉。

目前的推論速度大約是 RTF ≈ 1.0，也就是說，生成一分鐘的音樂，大約就需要一分鐘的時間，這在本地運行的環境下是非常可以接受的效率。

常見問題解答 (FAQ)

對於剛開始接觸 HeartMuLa 的朋友，這裡整理了一些你可能會遇到的問題，希望能幫助你更快上手。

Q：我該如何指定自己的歌詞和標籤？ 這非常簡單。模型預設會讀取 .txt 檔案中的內容。你只需要修改 assets/lyrics.txt 文件，填入你想要的歌詞。如果要控制風格，同樣修改 assets/tags.txt 即可。如果你想指定其他路徑的檔案，在執行命令時加上 --lyrics 你的檔案路徑.txt 參數就行了。

Q：如果不小心遇到 CUDA Out of Memory (OOM) 怎麼辦？ 這通常發生在顯存不足的時候。如果你有多張顯卡（例如兩張 4090），建議將 HeartMuLa 和 HeartCodec 分配到不同的卡上運行。例如使用指令 --mula_device cuda:0 --codec_device cuda:1。如果你只有一張顯卡，請務必開啟 --lazy_load true 選項，這能讓模組在使用完畢後自動釋放記憶體，大幅降低硬體壓力。

Q：目前有哪些版本可以使用？ 截至 2026 年 1 月，官方推薦使用 HeartMuLa-RL-oss-3B 版本。這是加入了強化學習（Reinforcement Learning）優化的版本，對於風格和標籤的控制更加精準。同時，也別忘了下載配套的 HeartCodec-oss 優化版，以確保最佳的音質體驗。

結語：未來的潛力

HeartMuLa 的出現，標誌著開源音樂生成進入了一個新的階段。目前我們看到的只是 3B 版本的實力，未來隨著 7B 版本的釋出，以及社群開發者的投入（例如已經有開發者製作了 ComfyUI 的節點），這個生態系將會變得更加豐富。

無論你是想創作一首屬於自己的歌，還是想研究音樂 AI 的底層邏輯，HeartMuLa 都提供了一個絕佳的起點。準備好你的歌詞，開始你的 AI 音樂創作之旅吧。