DiffRhythm（谛韵）

DiffRhythm是什么？

DiffRhythm（中文名谛韵）是首个开源的基于扩散模型（Diffusion）的全长歌曲生成模型。它能端到端生成带人声演唱和伴奏的完整歌曲，最长支持4分45秒左右，生成速度极快，在普通硬件上10秒左右即可完成一首歌的推理。

模型名称中“Diff”代表扩散模型架构，“Rhythm”代表音乐节奏感。中文“谛韵”寓意“谛听韵律”，体现了其对音乐细节的专注。

DiffRhythm（谛韵） 网站截图

核心特色

1. 全长歌曲生成能力 一次生成包含主歌、副歌、桥段等结构的完整歌曲，人声清晰、旋律连贯，不再是只有几十秒的片段。
2. 极致生成速度 采用潜变量扩散（Latent Diffusion）技术，比传统基于大语言模型的音乐生成方法快数百倍。1分35秒的歌曲可在2秒内生成，完整长歌也只需十几秒。
3. 输入极其简单 只需提供带时间戳的歌词 + 音乐风格描述（或参考音频片段），即可生成。无需复杂提示工程。
4. 开源开放 模型权重、代码、论文全部开源（GitHub: ASLP-lab/DiffRhythm），支持本地部署和二次开发。Hugging Face Space提供免费在线试用。
5. 高质量人声与伴奏 人声咬字清晰、情感自然，伴奏与演唱融合度高，整体音乐性强。

如何使用（超简单教程）

1. 打开官网
2. 在左侧输入歌词（推荐带时间戳格式，例如 [0:00] 第一句歌词…）
3. 输入音乐风格描述（如“流行摇滚、男声、节奏感强”），或上传一段参考音频
4. 点击生成，等待十几秒即可听到结果
5. 支持下载生成的音频文件

本地部署用户可从GitHub克隆仓库，按照requirements安装依赖后运行推理脚本，适合追求更高自由度的开发者。

适用场景

• 音乐创作者快速验证旋律和歌词idea
• 短视频、抖音、Reels内容制作者批量生成背景音乐
• 独立音乐人、游戏开发者制作原型音乐
• AI音乐爱好者体验前沿生成技术
• 教育和研究机构用于音乐AI相关实验

技术亮点

DiffRhythm基于潜变量扩散模型，避开了传统自回归模型的慢速问题。通过创新的端到端架构，简化了数据准备和训练流程，在保持高质量的同时实现了“又快又简单”。实验室后续还推出了DiffRhythm 2等升级版本，进一步提升保真度和控制力。

总结

DiffRhythm（谛韵） 在开源AI音乐生成领域树立了一个新标杆。它让生成一首完整带人声的歌曲变得像“写个提示词”一样简单，速度和易用性远超同类早期模型。