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2026/1/16 9:11:05
从零开始玩转AI作曲｜NotaGen WebUI界面使用全攻略
在人工智能不断渗透创意领域的今天，音乐创作也迎来了范式变革。传统上需要多年训练才能掌握的古典音乐写作技巧，如今借助基于大语言模型（LLM）的生成系统，已能由AI辅助甚至独立完成。NotaGen正是这一趋势下的代表性项目——它采用LLM范式，专注于生成高质量的古典符号化音乐（如ABC记谱法），并通过WebUI二次开发实现了极简操作体验。
本文将带你从零开始，全面掌握 NotaGen WebUI 的使用方法。无论你是音乐爱好者、作曲初学者，还是AI技术探索者，都能通过本指南快速上手并生成属于自己的AI古典乐作品。
1. 环境准备与启动流程
1.1 启动WebUI服务
NotaGen 已预置在指定镜像环境中，用户无需手动安装依赖即可运行。进入系统后，打开终端执行以下任一命令启动WebUI服务：
cd /root/NotaGen/gradio && python demo.py或使用封装好的快捷脚本：
/bin/bash /root/run.sh启动成功后，终端会输出如下提示信息：
================================================== 🎵 NotaGen WebUI ================================================== 访问地址: http://0.0.0.0:7860 ==================================================该信息表明服务已在本地7860端口监听，准备接收请求。
1.2 访问Web界面
在浏览器中输入以下地址进行访问：
http://localhost:7860若部署于远程服务器，请将localhost替换为实际IP，并确保防火墙开放对应端口。页面加载完成后，你会看到一个简洁直观的双栏式界面，左侧为控制面板，右侧为输出区域。
注意：首次加载可能因模型初始化而略有延迟，属正常现象。
2. WebUI界面功能详解
2.1 左侧控制面板
风格选择区域
这是生成音乐的核心配置区，包含三个层级的选择项，构成完整的“风格组合”：
- 时期（Period）
提供三大古典音乐时期的选项： - 巴洛克（Baroque）
- 古典主义（Classical）
浪漫主义（Romantic）
作曲家（Composer）
下拉列表内容会根据所选“时期”动态更新。例如选择“浪漫主义”后，可选肖邦、李斯特、德彪西等典型代表。乐器配置（Instrumentation）
进一步细化到具体演奏形式，同样随作曲家变化。例如选择“肖邦”时，仅提供“艺术歌曲”和“键盘”，因其作品以钢琴为主。
关键机制：系统内置了合法组合校验逻辑，只有符合历史事实与作曲家创作风格的有效三元组才能触发生成，避免无效输出。
高级生成参数
这些参数直接影响生成结果的多样性与稳定性，建议初学者保持默认值，熟悉后再尝试调整：
| 参数 | 默认值 | 作用说明 |
|---|---|---|
| Top-K | 9 | 限制每步采样时考虑的最高概率token数量 |
| Top-P (Nucleus Sampling) | 0.9 | 累积概率阈值，控制采样范围 |
| Temperature | 1.2 | 控制输出随机性，值越高越富有“创意”但越不稳定 |
实用建议：若希望生成更保守、结构清晰的作品，可降低 Temperature 至 0.8~1.0；若追求新颖性，可提升至 1.5 以上。
2.2 右侧输出面板
实时生成日志
点击“生成音乐”后，此处会实时显示生成进度，包括： - 当前 patch 编号 - 已完成片段数 / 总片段数 - 中间状态提示（如“正在编码旋律动机”）
此过程通常持续30~60秒，取决于硬件性能。
最终乐谱展示
生成完成后，系统将以文本形式展示ABC格式的完整乐谱。示例如下：
X:1 T:Generated by NotaGen C:Chopin-style Piano Piece M:4/4 L:1/8 K:c#m e4 f2 g2 | a4 b2 c'2 | d'4 e'2 d'2 | c'4 b2 a2 | ...用户可直接复制该代码用于后续处理，或点击“保存文件”按钮导出为标准格式。
3. 使用步骤详解
3.1 构建有效风格组合
步骤1：选择音乐时期
从“时期”下拉菜单中选择目标时代。不同历史阶段具有鲜明的风格特征： -巴洛克：复调主导，强调对位法（如巴赫赋格） -古典主义：结构严谨，主调音乐成熟（如莫扎特奏鸣曲） -浪漫主义：情感丰富，和声复杂（如肖邦夜曲）
步骤2：选定作曲家
系统会自动过滤出该时期内的代表性作曲家。例如选择“古典主义”后，出现： - 贝多芬 - 莫扎特 - 海顿
选择某位作曲家即意味着让AI模仿其个人风格进行创作。
步骤3：确定乐器配置
这是决定作品体裁的关键一步。例如： - 选择“贝多芬 + 管弦乐” → 生成交响乐片段 - 选择“肖邦 + 键盘” → 生成钢琴独奏 - 选择“巴赫 + 合唱” → 生成宗教合唱段落
系统共支持112种经过验证的有效组合，覆盖主流古典音乐场景。
3.2 调整生成参数（可选）
对于有经验的用户，可通过调节高级参数微调生成行为：
保守型生成：Top-K=15, Top-P=0.8, Temperature=0.9
→ 输出更接近训练数据，结构规整但创新性弱创造性生成：Top-K=5, Top-P=0.95, Temperature=1.8
→ 更大胆的和声进行与节奏设计，适合实验性探索
建议每次只调整一个参数，便于观察其影响。
3.3 执行生成操作
确认所有选项无误后，点击“生成音乐”按钮。系统将执行以下流程： 1. 校验风格组合合法性 2. 初始化生成上下文 3. 分块生成ABC序列（patch-based generation） 4. 拼接并格式化最终乐谱 5. 在右侧输出面板展示结果
3.4 保存生成结果
生成成功后，点击“保存文件”按钮，系统会自动将两个版本的乐谱保存至：
/root/NotaGen/outputs/文件命名规则为：
{作曲家}_{乐器}_{时间戳}.abc {作曲家}_{乐器}_{时间戳}.xml其中： -.abc文件为轻量级文本记谱，适合分享与编辑 -.xml文件为标准 MusicXML 格式，兼容 MuseScore、Sibelius 等专业打谱软件
4. 支持的风格组合参考
NotaGen 内置了详尽的作曲家-乐器映射表，确保生成内容符合音乐史实。以下是部分典型组合示例：
巴洛克时期
| 作曲家 | 支持的乐器配置 |
|---|---|
| 巴赫 | 室内乐、合唱、键盘、管弦乐、声乐管弦乐 |
| 亨德尔 | 室内乐、键盘、管弦乐、声乐管弦乐 |
| 维瓦尔第 | 室内乐、管弦乐、声乐管弦乐 |
| 斯卡拉蒂 | 键盘 |
古典主义时期
| 作曲家 | 支持的乐器配置 |
|---|---|
| 贝多芬 | 艺术歌曲、室内乐、键盘、管弦乐 |
| 莫扎特 | 室内乐、合唱、键盘、管弦乐、声乐管弦乐 |
| 海顿 | 室内乐、键盘、管弦乐、声乐管弦乐 |
浪漫主义时期
| 作曲家 | 支持的乐器配置 |
|---|---|
| 肖邦 | 艺术歌曲、键盘 |
| 李斯特 | 键盘 |
| 德彪西 | 艺术歌曲、键盘 |
| 柴可夫斯基 | 键盘、管弦乐 |
| 勃拉姆斯 | 艺术歌曲、室内乐、合唱、键盘、管弦乐 |
提示：可通过反复切换配置，对比同一作曲家在不同体裁下的风格差异。
5. 典型使用场景实践
场景1：生成一首肖邦风格的钢琴曲
- 时期：浪漫主义
- 作曲家：肖邦
- 乐器配置：键盘
- 参数保持默认
- 点击“生成音乐”
生成结果将体现典型的浪漫派钢琴语汇：延展的旋律线、丰富的装饰音、半音化和声进行。
场景2：创作贝多芬式的交响乐开头
- 时期：古典主义
- 作曲家：贝多芬
- 乐器配置：管弦乐
- Temperature 设为 1.0（增强结构性）
- 生成并保存
此类输出常可用于影视配乐灵感提取或教学演示。
场景3：探索巴赫的复调思维
- 时期：巴洛克
- 作曲家：巴赫
- 乐器配置：室内乐
- 观察生成的多声部对位关系
可将ABC代码导入在线播放器（如 abcjs.net）试听立体声效果。
6. 输出格式解析与后期处理
ABC格式特点
- 纯文本表示法，人类可读性强
- 支持音高、节奏、调号、拍号、连音线等基本元素
- 易于程序解析与转换
适用场景： - 快速分享乐思 - 版本控制（Git管理乐谱变更） - 自动化批量生成测试
MusicXML格式优势
- 行业标准交换格式（ISO/IEC 23000-15）
- 支持复杂排版、表情记号、分谱导出
- 可被 MuseScore、Finale、Dorico 等软件无缝导入
推荐流程： 1. 使用 NotaGen 生成初稿（.abc） 2. 转换为.xml并导入专业软件 3. 进行人工润色、配器调整、音频渲染
7. 常见问题与解决方案
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 点击生成无反应 | 风格组合不完整或非法 | 检查是否三选齐全，参考支持列表 |
| 生成速度缓慢 | GPU显存不足或负载过高 | 关闭其他进程，检查nvidia-smi资源占用 |
| 保存失败 | 未先生成乐谱或目录权限问题 | 确认已生成再保存，检查/root/NotaGen/outputs/权限 |
| 音乐结构混乱 | Temperature过高或Top-K过低 | 回归默认参数，多次生成择优 |
| 无法访问WebUI | 端口未开放或服务未启动 | 检查netstat -tuln | grep 7860是否监听 |
若问题持续存在，建议查看日志文件
/root/NotaGen/logs/demo.log获取详细错误信息。
8. 高级使用技巧
技巧1：参数调优策略
建立“参数-风格”对照表，积累经验：
| 目标 | 推荐设置 |
|---|---|
| 教学示范 | T=0.8, Top-K=12, Top-P=0.85 |
| 创意激发 | T=1.6, Top-K=7, Top-P=0.95 |
| 快速原型 | T=1.2, 其他默认 |
技巧2：批量生成与筛选
虽然当前UI为单次生成模式，但可通过脚本实现批量化：
# 示例：循环生成5首肖邦风格作品 for i in {1..5}; do python /root/NotaGen/generate.py \ --composer "Chopin" \ --instrument "keyboard" \ --temp 1.4 \ --output "/root/NotaGen/outputs/batch_chopin_${i}.abc" done注：需具备一定Python基础，具体接口请查阅项目文档。
技巧3：后期编辑与再创作
推荐工作流： 1. 导出.xml文件至 MuseScore 2. 添加踏板标记、力度变化、演奏指示 3. 渲染为 MIDI 或 WAV 音频 4. 结合真实乐器录音进行混音
此举可大幅提升作品表现力，实现“AI初稿 + 人工精修”的协同创作模式。
9. 注意事项与最佳实践
- 版权说明：生成内容可用于学习、研究与非商业用途，但不得冒充原作者作品发布。
- 资源需求：生成过程约消耗 8GB 显存，请确保GPU资源充足。
- 质量预期管理：AI生成音乐仍处于“辅助创作”阶段，部分片段可能存在逻辑断裂，需人工甄别。
- 文件管理：定期备份
/outputs/目录，防止容器重启导致数据丢失。 - 安全使用：避免生成极端参数下的不可预测输出，尤其是在公开演示场合。
10. 总结
NotaGen 作为基于LLM范式的符号音乐生成系统，通过精心设计的WebUI界面大幅降低了AI作曲的技术门槛。本文系统梳理了其从环境启动、界面操作、参数调节到结果保存的全流程，并提供了典型应用场景与故障排查指南。
核心要点回顾： -风格组合必须合法：时期-作曲家-乐器三者需匹配 -参数调节影响显著：Temperature 是控制“保守 vs 创新”的关键旋钮 -输出双格式支持：ABC便于传播，MusicXML利于深加工 -人机协同是未来方向：AI负责生成动机与草稿，人类专注审美判断与艺术升华
随着更多高质量符号音乐数据集的涌现与模型架构的优化，AI在古典音乐创作中的角色将持续深化。而现在，正是每一位音乐人与开发者介入这一变革的最佳时机。
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