MiniMax Music 3本地部署视频教程含一键整合包下载
本文由AI绘画爱好者Aden实测海螺最新发布的MiniMax Music 3 AI音乐生成模型。尽管作者自认不懂音乐，但从工作流角度详细演示了“大模型 + 提示词 + 采样器”的极简流程，并分享了本地部署的硬件门槛：FP16模型5G、BF16文本编码器18G，90秒音乐生成需约10分钟，显存和内存峰值可达50G。测试对比了不同模型（FP32、BF16）和文本编码器对生成音乐的影响，发现文本编码器对风格和内容影响显著，而单换模型主要改变音质。此外还展示了儿童风格歌曲的生成效果。文章提供了在线Run Hub平台体验途径，并附赠工作流和模型下载链接，适合对AI音乐生成感兴趣的硬件发烧友和创作者参考。
Hello，大家好，我是Aden，我是一个AI绘画爱好者。今天跟大家聊一下，同时海螺发布的MiniMax Music 3，这是一款AI音乐生成模型，也是昨天发布的一款新模型。我本人对于音乐层面来讲的话，是“不通”的，所以我没办法去评价这个模型的好与坏。但测试下来，我个人感觉还是挺好玩的。不过，它也挺占内存的。
就目前来讲，如果我测30秒的话，其实占的内存不太大，但是你时间越长，它占的内存就越大。这块的话，工作流其实是非常简单的：大模型，加上提示词，加上采样器，最后进行成品的音乐输出——极简单的一个工作流。我现在在运行FP16加BF16的这个模型。
我现在在运行这个90秒的音乐。我本地的电脑是5070（16G显存）加64G内存。运行起来还是挺占内存的。刚刚在运行的时候卡住了，我赶紧把录屏关掉，让它正常运行了一下。90秒时长的音乐跑了大概十分钟左右。我跑的是FP16加BF16的模型，这个模型的体量也挺大的。大家可以看一下：FP16是5个G，FP32是9个G。大家看着主模型不大，但我们看它的文本编码器，其实挺大的。BF16的是18个G，Int8的那个是9.2G。剩下的VAE就很小了，两百多MB。所以这块还是挺占内存和显存的。基本上我峰值跑的时候，显存也满了，内存也差不多快满了，基本上到50G了。所以如果小伙伴本地电脑性能不太好的话，可以到Run Hub这个平台去体验一下。如果大家没有注册的话，可以用我下方链接注册一下，送1000点，每天登录会送100点，大家去玩一玩还是OK的。
回到工作流，这就是我们主要的一个输入框。前面上面就是来写歌曲的风格、主题、基本的节奏等，都在这里面去写。下面就是我们的歌词。这里边怎么去写呢？这边海螺也对应开了一个Skill，就是写歌词技巧的这么一个Skill。大家可以把它装到我们的Agent里边，然后直接给我们的主题命名，让它去写歌词，就OK了。写完的时候，它会出来风格和歌词，直接把它粘贴过来。如果懂的话，大家可以自己进行一些修改，我是不懂，就直接粘贴过来的。
这边下面这几个数值，这些注释也是我在网上让ChatGPT分析了一下，给大家注释到这儿了。大家如果有别的不同的见解或意见的话，也可以自己调整。下面就是我们的采样器，采样器完了就输出我们的音频——很简单的一个流程。测试的话，我只给大家测试了30秒的结果，我先把30秒的结果给大家听一下。这是一个Int8模型和一个剪制过的Int8文本编码，大家可以去听一下下面这首歌词：
“末班车离开空白站台，霓虹把影子推向人海。我把没说的话放进口袋，让晚风替我慢慢吹开。今夜不再等谁回来，我要追上凌晨的云彩。”
好，我们再看下面这个——文本编码没变，只是把模型换成最大的FP32的那个模型。这个就不听了，我给大家说一下，文本编码没变的话，整个采样下来两个出来的音乐结果基本上是一致的。大家下去可以去尝试一下。
下面这个是我把文本编码换成BF16的，它整体的歌曲基本上都变了：
“末班车离开空白站台，霓虹把影子推向人海。我把没说的话放进口袋，让晚风替我慢慢拆开。今夜不坠，等谁回来。我要追上凌晨的云彩。城市醒来之前不再徘徊，和崭新的自己装个满怀。”
接下来还是一样的——假如我们文本编码不变，然后只变模型，出来的效果还是一样的，只是在音质层面好像有一些变化，不太能听得出来里边的具体差别。懂得大家可以去听一下。这个肯定是编码越大越好嘛，对歌曲的理解、对歌曲风格要求的理解更准确一点。当然，大家如果有懂音乐的，也可以在这些编曲要求层面，去对应一下我们生成的结果。
给大家听一下这个吧，差不多花了十分钟左右生成出来的一个儿童歌曲，算是：
“叮当叮当吹口哨，小云朵背书包，踩着风儿过天桥。给花朵把水浇，给小树洗个澡，盖上彩虹小邮票，每封信都带着笑。云朵邮差飘呀飘，把好心情送到每一家。太阳公公来报到，送我一个金色微笑。小云朵不知道，绕过山间和树梢，给月亮送拥抱，给星星小声你好。如果今天有烦恼，装进信封轻轻抛，风儿打开瞧一瞧，烦恼变成大泡泡。云朵邮差飘呀飘，把好心情送到每一家。太阳公公来报到……”
好吧，就给大家听一下吧。生成的结果好坏，大家自己下去测试。我也只是抽了一次卡，也只让它跑了一次，因为确实挺费时间，也挺占显存和内存的。这个模型和工作流，我也放到了网盘里边，大家有需要的话就去下载。我觉得大家下去自己体验吧。祝大家玩的愉快，谢谢大家。
