写歌、翻唱、可编辑乐谱，YuE2-3B 在 AIGCPanel 一键跑通

一个约 3.6B 的开源模型，把"给段歌词就出一整首歌"这件事从云端搬回了自己的电脑。

YuE2-3B 是 m-a-p 团队 2026 年 9 月开源的整曲音乐生成模型。你给它一段歌词、一句风格描述，它先写出一份能看懂、也能动手改的乐谱，再把这份乐谱渲染成带人声和伴奏的 48kHz 立体声歌曲。想把一首老歌翻新、把中文流行改成英文爵士，走的还是同一套权重、同一套流程。现在它已经打包成 AIGCPanel 的一键运行包，下载导入就能在本机跑。

▶ 大多数 AI 音乐把成品黑盒交给你；YuE2-3B 先把一份可以改的乐谱摊开给你看。

亮点一：一句风格 + 一段歌词，出一首完整的歌

要填的只有两样。歌词 里可以用 [Intro] [Verse] [Chorus] [Bridge] [Outro] 段落标签，模型会按真实歌曲的"前奏—主歌—副歌—尾奏"结构编曲；风格 描述语言、曲风、乐器、人声特点和速度，中英文都认。默认输出就是人声加伴奏的 48kHz 立体声，一次成型。

它也不是"一步出音频"的模型：骨干是 AR–NAR 混合的 Mixture-of-Transformers，先自回归写出乐谱和语义 token，再用 flow matching 生成声学 latent，最后交给 VAE 解码成音频。生成模式分三档——完整规划（旋律 + 和弦）、仅旋律规划、直接生成；想可控就开规划，想快就直接生成。

YuE2 架构：风格与歌词先生成可编辑乐谱，再到语义 token、声学 latent，最后解码为音频

▶ 它把作曲拆成了两步：先把想法写成符号，再把符号变成声音。两步之间，人随时能插手。

亮点二：乐谱是能读、也能改的

规划出来的乐谱是标准 ABC 记谱，旋律与和弦都是显式文本。下面这段来自项目自带示例：V: Vocal 是人声旋律，V: Ins 是伴奏，带引号的 "C" "G" 是和弦。

X:1
M:4/4
L:1/16
Q:1/4=88
V: Vocal clef=treble name="Vocal Melody" snm="Vocal"
V: Ins clef=treble name="Ins Melody" snm="Inst."
K:C
% verse
V: Vocal
"C"E2G2A2G2E2D2C4|"G"D2E2G2E2D2C2D4|
V: Ins
Z4|

想改就改这份文本，再把改完的乐谱当成新的输入去渲染。官方做过一组编辑实验：在 10 首作品、380 条整曲录音上，改动音符后局部旋律达成度从 0.0083 提到 0.9375，改动时值后和声达成度从 0 提到 0.8313。改的是你指的那一处，不是整首推倒重来。

▶ 乐谱即接口：能读、能改，才谈得上"这段是我说了算"。

亮点三：上传一段原曲，换一种风格翻唱

翻唱是一条链：原曲音频先进 SheetSage2 转谱，得到旋律 ABC；再配上新歌词和目标风格，交给 YuE2 渲染出翻唱版。在 AIGCPanel 里，这一整条链就是一个「歌曲翻唱」任务，两个环境不用你自己拼。

官方翻唱评测覆盖 948 首作品，每首 2 种目标风格 × 2 个随机种子（每个方法 3792 条输出）：给完整乐谱时 YuE2 的 CLEWS mAP 达到 0.647、Hit@1 71.3%，完全不给乐谱只有 0.006。翻唱推荐用「旋律翻唱」模式——保留原曲旋律、伴奏放开跟着新风格改；想让和声也固定，就选「完整谱面」。

亮点四：质量对标 Suno v5/v6

WildSongBench 在 2026-09-12 的评测覆盖 192 条提示词、17 个系统，几个关键结果：

系统	SongBench Avg ↑	AudioBox PQ ↑	PER ↓
YuE2（best-of-8）	6.9632	8.2714	9.79%
Mureka 9	6.9377	8.0226	11.69%
Suno v5	6.8721	8.1698	8.10%
YuE2	6.7316	8.2598	8.44%
Suno v6	6.5562	8.1296	7.58%

单次生成的 YuE2 拿到 6.7316，已经落在闭源商业模型的区间里；best-of-8 的 6.9632 是这次评测里最高的观察均值。不同指标各有领先者——Suno v6 在 SongEval 和音素错误率上更好，而且这些均值之间的差距属于描述性结果，不构成统计显著性结论。

YuE2 在 WildSongBench 上的歌曲质量与文本对齐表现

在 AIGCPanel 里一键跑起来

到 AIGCPanel 官网下载桌面端（Windows / macOS / Linux 都有，软件本身不挑显卡）。
打开「模型」→ 模型市场，按「歌曲生成」或「歌曲翻唱」筛选，找到 YuE2-3B 模型一键运行包。
下载导入后启动模型，进「歌曲生成」填歌词与风格，或进「歌曲翻唱」上传原曲音频。
显存按精度分档：Q8_0 约 12G，Q4_0 约 8G，显存紧张就选 Q4_0；内存建议 32G 以上。

模型详情：https://aigcpanel.com/zh/asset/YuE2-3B ｜软件下载：https://aigcpanel.com/zh/download

AIGCPanel 的本地模型管理界面

其他要点

代码 Apache 2.0，模型权重 CC BY-NC 4.0，仅限非商业使用。
支持中英文歌曲，同一套权重同时负责创作、翻唱与编辑，翻唱不用再下一个模型。
生成过程会把乐谱、语义 token、latent 与配置一起留下，方便复现和对比不同版本。

结尾

如果你手边正好有一段自己写的词，或者一首想换个味道的老歌，可以先在 AIGCPanel 里跑一首短的听听。

▶ 不注册、不排队、不按首付费，你更想让它写首新歌，还是把老歌改成另一种曲风？评论区聊聊。