EN DIRECT
Google présente "Gemini 4 Carbon", nouvelle étape de sa gamme de modèles28/10/26 · Google|DeepMind dévoile Genie 4, une nouvelle génération de modèle de monde27/10/26 · Google DeepMind|Anthropic dépose son dossier d'introduction en bourse, dominé par les risques26/10/26 · Anthropic|Une politique robotique entraînée uniquement en simulation égale les meilleurs systèmes réels26/10/26|OpenAI dévoile GPT-6.1 Terra, un modèle taillé pour l'usage d'ordinateur26/10/26 · OpenAI|L'IA de Google reste évasive sur l'issue de l'élection américaine de 202028/10/26 · Google|NVIDIA dévoile Nemotron 3.5 Transcribe, un modèle de transcription multilingue pilotable par prompt28/10/26 · NVIDIA|OpenAI et ServiceNow élargissent leur partenariat autour des workflows d'entreprise28/10/26 · OpenAI|Des start-ups défuntes revendent leurs données pour entraîner des IA28/10/26|Anthropic élargit son programme AI for Science à 20 fondations et instituts de recherche28/10/26 · Anthropic|Anthropic détaille les premiers résultats de Claude appliqué au développement de médicaments27/10/26 · Anthropic|GEPA-Curator : filtrer les échecs pour mieux entraîner les agents LLM27/10/26|Google présente "Gemini 4 Carbon", nouvelle étape de sa gamme de modèles28/10/26 · Google|DeepMind dévoile Genie 4, une nouvelle génération de modèle de monde27/10/26 · Google DeepMind|Anthropic dépose son dossier d'introduction en bourse, dominé par les risques26/10/26 · Anthropic|Une politique robotique entraînée uniquement en simulation égale les meilleurs systèmes réels26/10/26|OpenAI dévoile GPT-6.1 Terra, un modèle taillé pour l'usage d'ordinateur26/10/26 · OpenAI|L'IA de Google reste évasive sur l'issue de l'élection américaine de 202028/10/26 · Google|NVIDIA dévoile Nemotron 3.5 Transcribe, un modèle de transcription multilingue pilotable par prompt28/10/26 · NVIDIA|OpenAI et ServiceNow élargissent leur partenariat autour des workflows d'entreprise28/10/26 · OpenAI|Des start-ups défuntes revendent leurs données pour entraîner des IA28/10/26|Anthropic élargit son programme AI for Science à 20 fondations et instituts de recherche28/10/26 · Anthropic|Anthropic détaille les premiers résultats de Claude appliqué au développement de médicaments27/10/26 · Anthropic|GEPA-Curator : filtrer les échecs pour mieux entraîner les agents LLM27/10/26|
AppEn hausseéditeur officiel

ACE-Step 1.5

App : Un produit que vous utilisez directement

Génération musicale complète (voix, structure, style) en local, open source.

Le meilleur générateur musical local en 2026 : une chanson en quelques secondes sur un GPU grand public.

Score global
8.3 /10
Sécu : rien à signaler
Utilité
9.0
Fiabilité
10.0
Sécurité
Aucune réserve recensée
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 voix, instruments et structure cohérente demande habituellement des logiciels professionnels coûteux ou des services en ligne qui conservent vos données. ACE-Step 1.5 répond à ce problème en proposant un générateur musical open source qui fonctionne entièrement sur votre propre machine.

Le modèle combine un transformeur de diffusion et un modèle de langage qui agit comme planificateur : il transforme une description textuelle simple en une chanson complète avec paroles, métadonnées et structure musicale. La génération prend moins de 10 secondes sur une carte graphique RTX 3090, et moins de 2 secondes sur un GPU professionnel A100. Le modèle fonctionne avec aussi peu que 4 Go de VRAM.

ACE-Step 1.5 s'adresse aux musiciens, producteurs et créateurs de contenu qui souhaitent générer des morceaux originaux, créer des accompagnements pour une piste vocale existante, retoucher une section précise d'un morceau ou entraîner un style personnalisé à partir de leurs propres chansons via LoRA.

En revanche, l'outil n'est pas adapté aux personnes sans carte graphique dédiée (même si un mode CPU existe, il est nettement plus lent) ni à celles qui cherchent une interface clé en main sans installation. La qualité peut varier selon le genre musical : certains styles comme le rap en chinois sont moins bien maîtrisés, et les résultats restent sensibles au choix de la graine aléatoire.

Ce que ça propose

  • ·Génération de chansons complètes à partir d'une description textuelle, avec paroles, structure et style, en moins de 10 secondes sur un GPU grand public.
  • ·Prise en charge de plus de 50 langues pour les paroles, avec contrôle fin du BPM, de la tonalité, de la signature rythmique et de la durée (de 10 secondes à 10 minutes).
  • ·Conversion voix vers accompagnement (Vocal2BGM) : le modèle génère automatiquement une piste instrumentale adaptée à une prise vocale existante.
  • ·Retouche locale (repaint) : il est possible de régénérer uniquement une section précise d'un morceau sans modifier le reste.
  • ·Entraînement LoRA personnalisé en un clic à partir de 8 chansons environ, en une heure sur une RTX 3090 avec 12 Go de VRAM, pour capturer un style musical particulier.
  • ·Séparation de pistes audio en stems individuels et génération multi-pistes pour ajouter des couches instrumentales.
  • ·Variante XL (4 milliards de paramètres) disponible pour une qualité audio supérieure, nécessitant au minimum 12 Go de VRAM.

En pratique

Prix
GratuitGratuit et open source ; nœud ComfyUI disponible.
Usage commercial
Usage commercial : à vérifier
Disponible sur
windows, linux, macos
Licence
voir dépôt
En local
Oui, 4 Go de VRAM conseillés
Interface FR
Non

Sécurité et données

Pastille
Sécu : rien à signaler
Vos données
Données en local
Permissions
100 % local.
Incidents connus
Licence des poids à vérifier pour un usage commercial.
Maintenance
Active
Dernière release
18 mai 2026

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

Comment installer ACE-Step 1.5

1. Installez Python 3.11 ou 3.12 et assurez-vous de disposer d'un GPU compatible CUDA (ou MPS sur Apple Silicon, ROCm sur AMD). 2. Installez le gestionnaire de paquets uv : sur macOS/Linux, exécutez curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ; sur Windows, utilisez la commande PowerShell indiquée dans la documentation. 3. Clonez le dépôt : git clone https://github.com/ACE-Step/ACE-Step-1.5.git puis entrez dans le dossier avec cd ACE-Step-1.5. 4. Installez les dépendances : uv sync. 5. Lancez l'interface Gradio : uv run acestep puis ouvrez http://localhost:7860 dans votre navigateur. Les modèles se téléchargent automatiquement au premier lancement. 6. Sur Windows ou macOS, vous pouvez utiliser le paquet portable disponible sur le site officiel pour éviter toute installation manuelle. Tout le traitement reste local : aucune donnée n'est envoyée à l'extérieur.
git clone https://github.com/ACE-Step/ACE-Step-1.5.git && cd ACE-Step-1.5 && uv sync && uv run acestep

Dans la même catégorie

Toute la catégorie Audio, voix & musique →