想在本机用文字生成一段纯音乐，可以试 Meta 的 MusicGen small。它适合研究和学习；模型卡写明权重采用 CC BY-NC 4.0，不能把这份模型生成流程直接当成商用方案。本文按 2026 年 10 月 1 日读取的官方模型卡与Transformers 文档整理，未在你的电脑上下载模型或运行推理。
准备环境
先确认电脑装有可运行的 Python，并留出模型下载空间。PyTorch 的安装命令会随操作系统、Python 和加速设备改变，请从PyTorch 官方安装选择器取得适用命令并先安装。随后在独立环境中安装 Transformers 与 SciPy：
python -m pip install --upgrade transformers scipy第一次运行会从 Hugging Face 下载模型权重；下载失败时先检查网络和磁盘空间。不要根据显存数字推断“必然能跑”，实际还取决于 PyTorch 安装方式、可用内存和模型加载环境。
输入英文提示词并保存 WAV
把下面内容保存为 musicgen_demo.py。示例提示词描述低保真、柔和旋律的纯音乐；模型卡指出 MusicGen 对英文描述更有针对性，且不擅长逼真人声，所以这里不承诺生成中文演唱。
from transformers import pipeline
from scipy.io.wavfile import write
generator = pipeline("text-to-audio", "facebook/musicgen-small")
result = generator(
"lo-fi instrumental music with a soothing melody and soft drums",
forward_params={"do_sample": True},
)
write("musicgen_out.wav", result["sampling_rate"], result["audio"])
print("saved musicgen_out.wav", result["sampling_rate"])
在该文件所在目录运行 python musicgen_demo.py。这段调用方式来自模型卡的 Text-to-Audio 示例；运行结束后应看到保存信息和 musicgen_out.wav。若提示缺少 torch，先按 PyTorch 官方安装页补齐；若模型下载被拒或超时，检查网络访问与本地缓存，不要把未生成的文件当作成功结果。
验收输出与许可
用播放器试听 WAV，确认文件不是静音、没有明显断裂，并比较是否真的包含柔和旋律与轻鼓。可以换英文描述再生成一版作对照；采样过程有随机性，不能保证每次旋律相同。模型卡还指出它可能生成静音结尾，对不同风格和文化的表现不均衡。最重要的是区分代码与权重许可：代码许可较宽，但 MusicGen 权重为 CC BY-NC 4.0；若用于广告、付费内容或其他商业场景，应先取得额外授权或改选许可适用的模型。本文没有实测生成速度、硬件门槛或任何商用授权。
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