AppAttentionéditeur officiel

DiffRhythm

App : Un produit que vous utilisez directement

Génération de morceaux complets en quelques secondes, en local.

Le plus rapide des générateurs locaux.

Site officiel GitHub · 2 353 ★

Score global

6.1 /10

Sécu : une réserve, lire la fiche

Utilité

7.5

Fiabilité

3.0

Sécurité

Une réserve

Facilité

Technique · Technique

La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.

Ce que ça fait, concrètement

Créer de la musique complète avec des paroles et des arrangements prend habituellement des heures de travail en studio. DiffRhythm permet de générer un morceau entier, voix et instruments inclus, en quelques secondes, directement sur votre machine, sans envoyer vos données à un serveur distant.

Le modèle repose sur une architecture de diffusion latente. Vous fournissez des paroles au format LRC et soit un fichier audio de référence pour le style, soit une description textuelle du genre souhaité (par exemple « Pop Emotional Piano » ou « Indie folk ballad »). DiffRhythm produit alors un morceau d'une durée allant jusqu'à 4 minutes 45 secondes. Il est également possible de générer de la musique instrumentale sans voix, d'éditer un morceau existant ou de le prolonger.

L'outil s'adresse aux développeurs, chercheurs et créateurs qui souhaitent expérimenter la génération musicale par IA sur leur propre matériel, sans dépendance à un service en ligne. Une carte graphique disposant d'au moins 8 Go de VRAM est nécessaire pour faire tourner le modèle de base.

DiffRhythm n'est pas adapté aux utilisateurs qui cherchent une interface graphique simple ou un service clé en main : l'installation passe par la ligne de commande et requiert des connaissances en environnements Python. Les personnes sans GPU suffisant ou sans expérience technique trouveront la prise en main difficile.

Ce que ça propose

·Génération de morceaux complets avec voix et instruments, jusqu'à 4 minutes 45 secondes.
·Génération guidée par une description textuelle du style musical, sans fichier audio de référence.
·Génération guidée par un fichier audio de référence pour reproduire un style sonore précis.
·Mode instrumental pour produire de la musique sans voix.
·Édition et prolongation d'un morceau existant avec compréhension de sa structure.
·Déploiement entièrement local sous Linux, Windows et macOS, sans envoi de données à l'extérieur.
·Disponibilité d'une démo en ligne sur Hugging Face Space pour tester sans installation.
·Installation via Docker pour simplifier la mise en place de l'environnement.

Nos conseils

Si votre carte graphique dispose de moins de VRAM, utilisez l'argument --chunked lors de l'inférence pour réduire la consommation mémoire et rester dans la limite des 8 Go requis.
Pour générer un style précis sans fichier audio, rédigez une description détaillée en anglais, par exemple « Jazzy Nightclub Vibe » ou « Arctic research station, theremin auroras dancing with geomagnetic storms ».
Les paroles doivent être fournies au format LRC ; des outils de génération de ce format sont disponibles directement sur la démo Hugging Face de DiffRhythm.
Sur Windows, pensez à configurer les variables d'environnement PHONEMIZER_ESPEAK_LIBRARY et PHONEMIZER_ESPEAK_PATH avant de lancer l'inférence, puis redémarrez votre machine pour que les changements soient pris en compte.
La version 1.2 du modèle corrige les problèmes de répétition et d'omission présents dans les versions antérieures ; préférez-la pour obtenir une meilleure qualité audio et des arrangements plus riches.

À éviter

Le modèle de base nécessite au minimum 8 Go de VRAM ; sans cette configuration, la génération échoue ou nécessite le mode chunked, qui peut allonger le temps de traitement.
L'installation passe exclusivement par la ligne de commande et la gestion d'environnements Python, ce qui la rend inaccessible sans connaissances techniques préalables.

En pratique

Prix: GratuitGratuit.
Usage commercial: Usage commercial : à vérifier
Disponible sur: linux, windows
Licence: Apache-2.0
En local: Oui, 8 Go de VRAM conseillés
Interface FR: Non

Sécurité et données

Pastille: Sécu : une réserve, lire la fiche
Vos données: Données en local
Permissions: Local.
Maintenance: Inactive depuis plus de six mois

Liens et dépôt vérifiés le 25 octobre 2026 · ajoutée le 1 mars 2025

Comment installer DiffRhythm

1. Installez espeak-ng selon votre système (apt-get, yum, brew ou installeur .msi sur Windows). 2. Clonez le dépôt : git clone https://github.com/ASLP-lab/DiffRhythm.git puis entrez dans le dossier. 3. Créez un environnement Python 3.10 avec conda ou venv et activez-le. 4. Installez les dépendances : pip install -r requirements.txt. 5. Sur Windows, configurez les variables d'environnement PHONEMIZER_ESPEAK_LIBRARY et PHONEMIZER_ESPEAK_PATH, puis redémarrez. 6. Lancez l'inférence avec le script adapté à votre cas (référence audio ou prompt texte) ; ajoutez --chunked si votre VRAM est limitée à 8 Go.

git clone https://github.com/ASLP-lab/DiffRhythm.git && cd DiffRhythm && pip install -r requirements.txt

Dans la même catégorie

Toute la catégorie Audio, voix & musique →