YuE2 · AR LoRA EXPERIMENT / 2026.09

LoRAの学習量による、
曲調・構成の変化を比較。

インストヒップホップで学習したLoRAを、6つのジャンルに適用。
学習なしから2000ステップまで、同じ条件で生成した音源を掲載しています。

6 ジャンル8 学習段階48 音源 / FLAC

01 / LISTEN

48 kHz · ステレオ · ロスレス

同じジャンル内はプロンプト・シードが共通です。曲の構成は異なるため、同じ秒数でも対応するフレーズとは限りません。

学習ステップを選ぶ

学習段階を選んで再生してください。

「AR学習なし」にも共通の既成joint-v9デコーダーを使用。インスト指定で生成していますが、声が混入する場合があります。

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02 / METHOD

学習データ	インストヒップホップ60曲。別の7曲を評価専用に使用。
学習対象	作曲側（AR）のLoRA、rank 32。全条件で同じjoint-v9デコーダー。
学習段階	AR学習なし・200・400・600・800・1200・1600・2000。600以降は学習状態を復元し、学習率0.00002で継続。
生成条件	各ジャンル内で同じプロンプトとシード。ABCなし、最大120秒、LoRA強度1.0。KSampler 32 steps / CFG 1 / dpm_2 / sgm_uniform。
音源	生成元のFLAC。音量補正・末尾フェードなし。ファイルの説明情報のみ除去。短く終了した結果も掲載。
比較の観点	指定ジャンルへの追従、リズム、展開、声の混入、終了の仕方。音量の大きさと好みは分けて判断。
限界	各ジャンル1シード・8段階で比較。ヒップホップ以外での追加学習はしていません。

BPMはプロンプト上の指定です。学習ステップが多いほど良い音になるとは限りません。元の学習用楽曲・LoRA本体は配布していません。

03 / VALIDATION

7曲の評価データに対する誤差です。小さいほど良い指標で、後半の上昇は過学習の兆候です。音質や音楽的な好みを採点した数値ではありません。