ローカルデプロイガイド
HeartMuLa インストール
オープンソース AI 音楽ジェネレーターを自分のハードウェアで実行
24GB VRAMRTX 3090+Apache 2.0~12GB
システム要件
| コンポーネント | 最小 | 推奨 |
|---|---|---|
| GPU | 16GB VRAM (FP16 quantized) | 24GB+ VRAM |
| RAM | 32GB | 64GB |
| Storage | 20GB free space | 50GB+ SSD |
| OS | Linux / Windows 10+ | Ubuntu 22.04 / Windows 11 |
| Python | 3.10 | 3.10 - 3.11 |
| CUDA | 11.8 | 12.1+ |
対応 GPU
最適 (24GB+ VRAM)
NVIDIA A100 80GB80GB VRAM
NVIDIA A100 40GB40GB VRAM
NVIDIA H10080GB VRAM
RTX 409024GB VRAM
RTX 309024GB VRAM
RTX 3090 Ti24GB VRAM
RTX A600048GB VRAM
RTX A500024GB VRAM
RTX 5000 Ada32GB VRAM
推奨 (16-24GB)
RTX 408016GB VRAM
RTX 4070 Ti Super16GB VRAM
RTX A450020GB VRAM
最小 (16GB 量子化)
RTX 4080 Super16GB VRAM
RTX 4070 Ti16GB VRAM
クラウド GPU サービス
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機能:
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インストール方法
ComfyUI Workflow
簡単Visual node-based interface for music generation
手順:
- 1Install ComfyUI following its official guide
- 2Install the community HeartMuLa custom node (benjiyaya/HeartMuLa_ComfyUI)
- 3Download HeartMuLa model from Hugging Face
- 4Place model in ComfyUI/models/heartmula/
- 5Load the example workflow and start creating
コマンド:
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/benjiyaya/HeartMuLa_ComfyUI
pip install -r HeartMuLa_ComfyUI/requirements.txtよくある質問
HeartMuLa の GPU 要件は何ですか？
HeartMuLa の公式ドキュメントに固定の VRAM 要件は記載されていません。単一の GPU でメモリが不足する場合は、モデルとコーデックを複数の GPU に分割するか、遅延読み込みを有効にできます。
HeartMuLa は Mac の Apple Silicon で動作しますか？
現在はサポートしていません。HeartMuLa には CUDA（NVIDIA GPU）が必要です。Apple Silicon の macOS はまだサポートされていません。
曲の生成にどのくらい時間がかかりますか？
RTX 4090 では、3 分の曲の生成に約 2-3 分かかります。生成時間は曲の長さに比例します。
生成した音楽を商用利用できますか？
はい！HeartMuLa は Apache 2.0 ライセンスです。生成した音楽の完全な権利を所有できます。