はじめに

最近話題になっている ACE-Step-1.5 を触ってみました。
ローカル環境で動かせるオープンソースの音楽生成モデルです。

ローカル生成AIといえば、どうしても
「高スペックなマシンが必要」というイメージを持たれがちです。
特に音楽生成AIとなると、さらに要求スペックが高そうに感じます。

しかし ACE-Step-1.5 は、比較的しょぼめのPCでも動いてしまう という点が、
大きな特徴のひとつだと感じました。

私の動作環境はこちらです。

MacBook Air M4

　
一方で、SNSなどで情報収集していると、

環境構築が難しい
環境構築で折れた
初回実行でハマりやすい
GUIの構築難しすぎ
エラーの対処方法がわからない

といった声も、ちらほら見かけます。

この記事では Antigravity（アンチグラビティ）を使って、ほぼ指示だけでGUI環境を作る方法 をまとめます。
細かいことは気にせず、「とりあえず動かしたい」人向けの内容です。

　
　
　
今回私が作成したGUI環境のキャプチャです。

　
Antigravityを使う時点でお察しかと思いますが
知識なんて必要ありません。

必要なのはAntigravityによしなに仕事をしてもらうための指示力だけです。

antigravityが何かわからない人はGoogleの公式が一番わかりやすいので
こちらを３分くらい流し読みすることをおすすめします。
https://codelabs.developers.google.com/getting-started-google-antigravity?hl=ja#0

ACE-Step-1.5 とは

ACE-Step-1.5 は、ローカル実行可能なオープンソースの音楽生成モデルです。

高音質
LoRA対応
商用利用可能（MIT License）
GPU環境でローカル実行可能

公式リポジトリ
https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5

初学者でも楽々できる環境構築のやり方

大前提

今回は Antigravity（アンチグラビティ） を使って環境構築します。

理由はシンプルで、

Python環境
仮想環境
依存関係
GUI起動

このあたりを ほぼ丸投げできる からです。

Antigravityへのお願いの仕方

Antigravityを開いて、こうお願いしましょう。

ACE Step 1.5をGUIで動かす環境を作ってください。
https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5

これだけで 基礎環境の構築はほぼ完了 です。

私が途中で出した指示たち

GUIが英語で見にくかった

GUIが英語だったので、日本語化してもらいました。

初回実行が長すぎる問題

初回実行があまりにも長かったので、質問。

モデルDLや初期セットアップが原因とのこと。

初回実行中にエラー発生

途中でエラーが出たので、
エラーログをそのまま貼り付けて投げました。

即、修正してくれるので、ここはかなり楽です。

Antigravityが何をしているか分からない問題

Antigravityはアプリ起動時の内部処理がブラックボックスなので、
次回以降、自分で起動する方法 を聞いておきました。

これはやっておいた方がいいです。

完成したGUI

最終的に完成したGUIはこちら。

ちなみに
どんなGUIになるかはAntigravityの気分次第 です。
Suno AIっぽいUIに寄せることも可能そうです。

　

実行速度について

MacBook Air（M4）環境だと、

3分程度の曲生成に約20分

正直な感想としては、

音質：ACE-Step-1.5の方が良い気がする
使い勝手：Sunoの方が圧倒的に楽

という印象です。

他にやっておいた方がいいこと

今後もGUIを改良したり、
継続して使う場合は セーブポイント（バックアップ）を作る のがおすすめです。

環境が壊れたときの復旧が段違いに楽になります。

まとめ

Antigravityを使えば、ACE-Step-1.5の環境構築はかなり楽
初回実行は時間がかかる＆エラー出やすい
エラーログはそのまま投げるのが正解
本格運用するならバックアップ必須

「ローカル音楽生成モデルを触ってみたい」人には、
かなり良い入り口だと思います。