Suno ist tot. Ich hab mir meinen eigenen Musikgenerator gebaut.

Suno ist tot. Ich hab mir meinen eigenen Musikgenerator gebaut.

UPDATE 2: Der Music Generator ist jetzt eine App

Kein nerviges Installieren mehr, kein Suchen nach der richtigen Datei, kein Server starten und stoppen: Den Music Generator gibt es jetzt als App. Auf dem Mac DMG öffnen, unter Windows ZIP entpacken und starten, fertig.

Gebaut hat sie Frank aus der Community. Er hat den Music Generator komplett neu in Rust geschrieben. Danke, Frank, das ist eine riesige Arbeit!

Das Update-Video

Die App installieren

Die App (unsere Version) lädst du auf GitHub herunter: music-generator-desktop, Releases. Für den Mac gibt es ein DMG (Apple Silicon, Intel experimentell), für Windows einen MSI-Installer oder ein portables ZIP, für Linux ein AppImage. Beim ersten Start führt dich ein Assistent durch Sprache, Hardware-Check und Modellwahl und lädt die Modelle mit Prüfsumme herunter (rund 4,5 GB im Standard). Hast du die Web-App schon benutzt, kannst du deine Songs im Assistenten übernehmen.

Zwei Dinge solltest du wissen: Die App ist nicht von Apple signiert, deshalb musst du sie auf dem Mac beim ersten Start unter „Systemeinstellungen › Datenschutz & Sicherheit“ mit „Dennoch öffnen“ freigeben. Unter Windows kann SmartScreen warnen. Und die bisherige Web-App (Python) bleibt bestehen und online.

Was sonst neu ist

• Songs bis 10 Minuten: Der Längenregler geht bis 10:00, ab 5 Minuten zeigt die App einen Hinweis. Ein Zehn-Minuten-Song braucht auf einem Mac mit M4 und 16 GB rund 20 Minuten, auf einem Windows-PC mit alter GTX 1060 rund 32 Minuten.
• Neue Standardwerte: Iterationen 80 (vorher 50), Varianz 1,2 (vorher 1,0). Das sind die Werte, mit denen ich die besten Ergebnisse hatte, das ist mein Eindruck und nicht gemessen. Dafür rechnen die Songs etwa 1,6-mal so lange. Unter „Erweitert“ stellst du beides jederzeit zurück.
• Export als WAV oder MP3: Ein Song mit 30 Sekunden hat als WAV etwa 5,5 MB, als MP3 unter 1 MB.
• Kein hartes Abschneiden mehr bei viel Bass: Den Hinweis mit Messung hat ein Zuschauer geschickt.
• Intel-Macs laufen jetzt auf dem Prozessor, sehr langsam: Ein Song mit 30 Sekunden braucht dort rund 13 Minuten.
• Linux: Ein Zuschauer hat einen Installer für Ubuntu und Mint geschrieben. Er ist experimentell, ich habe ihn nicht auf echter Linux-Hardware getestet.

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TUBELLA: Mein Werkzeug für eure Kommentare

Ich komme mit euren Kommentaren nicht mehr hinterher. Deshalb habe ich TUBELLA gebaut. Das Tool holt alle Kommentare vom Kanal und zeigt sie in einer geordneten Liste: zuerst Probleme, dann Fragen, dann Feedback, dann Smalltalk. So sehe ich sofort, was dringend ist und was schon erledigt ist, und übersehe keinen Hinweis mehr. TUBELLA ist mein persönliches Werkzeug.

Ausblick: der Jingle Generator

Als Nächstes arbeite ich am Jingle Generator. Du schreibst einen Text, wählst eine Branche, und die App baut daraus einen kurzen Spot mit Stimme, Musik und Effekten in einer kleinen Timeline. Die Musik kommt aus derselben Technik wie beim Music Generator, die Stimme wird ebenfalls lokal erzeugt. Er ist noch in Arbeit.

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UPDATE 1: Ihr habt meinen Music Generator weitergebaut

Zehn Tage nach meinem ersten Video: über 75.000 Aufrufe und mehr als 500 Kommentare. Aus meinem einsamen GitHub-Projekt ist eine kleine Community geworden. Ihr habt Ideen geschickt, Fehler gemeldet, Code geliefert und es noch mal probiert, wenn es beim ersten Mal nicht geklappt hat. Danke dafür!

Hier ist das Update-Video. Darin zeige ich, was aus euren Wünschen geworden ist.

Neu seit Update 2: Den Music Generator gibt es jetzt als App. Hier geht es zu Update 2, zur Installation auf dem Mac und unter Windows und zum Download auf GitHub: die App (music-generator-desktop) oder die Web-App in Python (music-generator).

Das erste Update-Video

Damit jeder gleich die richtige Datei findet, heißen die Installationsdateien jetzt Mac-Install.command, Windows-Install.bat und Linux-Install.sh. Im Projektordner suchst du dir einfach die mit deinem System vorne dran. Start und Stopp heißen wie bisher „Music Generator ON“ und „Music Generator OFF“.

Was ihr euch gewünscht habt

• Türkisch und viele weitere Sprachen: Die Oberfläche gibt es jetzt in zwölf Sprachen.
• Songtext speichern: Ein Knopf im Lyrics-Feld legt den Text als Datei ab.
• Eine Anleitung fürs Schreiben: In der Installationsanleitung gibt es eine neue Seite dazu, was man in Prompt und Lyrics schreibt.
• Ein größeres Klangmodell (XL): Es hat etwa 5 GB im Download, rechnet ungefähr doppelt so lange und liefert bessere Ergebnisse als das Standardmodell.

Die Leute auf GitHub

ZeroDot1 hat mir einen Installer für Linux geschrieben, getestet mit einer AMD Radeon RX 9070 XT. Dazu kam ein Deinstallationsskript, das ich für Mac und Windows übernommen habe. Außerdem hat er die App auf Barrierefreiheit geprüft. Jetzt lässt sie sich mit dem Screenreader bedienen, sie sagt an, wenn ein Song fertig ist, und es gibt Tastenkürzel, zum Beispiel Alt+G zum Generieren.

Jürgen hat meinen Code angesehen und Sicherheitslücken gemeldet, gleich mit Lösung. Die App nimmt jetzt nur noch Anfragen von deinem eigenen Rechner an, und die Modelle werden mit einer Prüfsumme kontrolliert.

Nicht alles ging sofort

• Auf Macs mit 8 GB kam bei längeren Songs nur Rauschen. Das ist behoben.
• Mehrere hingen bei der Mac-Installation fest. Jetzt lädt der Installer fertige, geprüfte Programmdateien, ab macOS 26 ohne Entwicklerwerkzeuge.
• Unter Windows hat ein Virenscanner Fehlalarm geschlagen. Dafür gibt es jetzt Prüfsummen und einen Hinweis in der Anleitung.

Was sonst noch neu ist

• Windows läuft mit NVIDIA-Grafikkarte. Auf einer alten GTX 1060 braucht ein Song von 30 Sekunden etwa eine Minute. Die Windows-Programmdateien wurden schon über 400 Mal heruntergeladen.
• Linux geht auch: Für Arch Linux gibt es den Installer aus der Community, Zuschauer haben es außerdem auf Fedora zum Laufen gebracht. Ich selbst habe Linux nicht getestet, Rückmeldungen sind willkommen.
• Neue Knöpfe: Der Prompt-Würfel baut aus Stimmungen, Szenen und Besetzungen einen kompletten Prompt. Dazu gibt es neue Stil-Karten (zum Beispiel 80s Pop und Eurotrash), Songs löschst du in zwei Klicks, und wenn du einen Song auf die Analyse ziehst, füllt sie den Stil aus.

Ehrlich gesagt

Der Music Generator klingt nicht wie Suno. Er ist ein kleines, offenes Modell, das auf deinem Rechner läuft. Ohne Grafikkarte ist er praktisch zu langsam, Lyrics klingen auf Englisch am besten, und die eigene Stimme im Song oder das Remixen eigener Aufnahmen kann er noch nicht. Nach einem Update in der App solltest du zur Sicherheit einmal auf OFF und wieder auf ON drücken. Fünf Hörbeispiele findest du weiter unten in diesem Beitrag.

Und ein neuer Knopf

Neu ist ein Knopf zum Aufnehmen einer Idee („Idee aufnehmen“): oben rechts neben dem Schriftzug, ein runder Knopf mit Mikrofon. Du hältst ihn gedrückt und summst, pfeifst oder singst 5 bis 30 Sekunden. Die App übernimmt die Stimmung als Beschreibung, dazu Tempo und Tonart. Alles passiert auf deinem Rechner, die Aufnahme wird nicht gespeichert. Deine Melodie übernimmt das Modell nicht, sie ist ein Anstoß, keine Vorlage. Den Stil und die Länge bestimmst du selbst.

Du bekommst den Knopf mit dem Update in der App: Zahnrad, Nach Updates suchen, Jetzt aktualisieren, danach die Seite neu laden. Anschließend zeigt die App eventuell „Installer noch einmal ausführen“, das ist normal. Beim ersten Mal fragt dein Browser, ob er das Mikrofon benutzen darf. Getestet habe ich den Knopf auf dem Mac, auf Windows und Linux sollte er genauso laufen.

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Das war das erste Video

Neu seit Update 2: Den Music Generator gibt es jetzt als App. Hier geht es zu Update 2, zur Installation auf dem Mac und unter Windows und zum Download auf GitHub: die App (music-generator-desktop) oder die Web-App in Python (music-generator).

Zumindest für mich ist Suno tot. Ich brauch den Dienst nicht mehr, denn ich hab mir meinen eigenen Musikgenerator gebaut. Läuft komplett lokal auf meinem Mac, inzwischen auch auf Windows und Linux. Kein Abo, kein Limit, keine Cloud.

Hörbeispiele

Unter dem Video kam die Kritik, man höre zu wenig Beispiele. Stimmt. Das hole ich hier nach: fünf Favoriten aus meiner Bibliothek, alle komplett lokal auf dem Mac entstanden und unbearbeitet. Daneben die Stil-Tags, die ich eingegeben habe.

Der Auslöser

Suno hat vor Kurzem die Downloads gekappt: zwanzig Stück im Monat. Vorher unbegrenzt, jetzt zwanzig. Und da muss man echt mal drauf rumhacken, denn das ist eine Frechheit. Ich zahl seit Monaten für den Dienst, und jetzt, ohne dass ich irgendwas geändert hab, wird die Leistung einfach weniger. Gleicher Preis, weniger Gegenleistung. Da war für mich klar: Dann mach ich’s eben selbst.

Und es geht noch weiter: Wer mehr braucht, kann sich inzwischen zusätzliche Downloads kaufen. Ein Download 2,99 Dollar, drei für 8,95, fünf für 14,95, zehn für 29,90 Dollar. Obendrauf auf das Abo, wohlgemerkt. Für etwas, das vorher einfach drin war.

Was ich gebaut habe

Suno kennst du wahrscheinlich: KI-Musik aus Stil-Tags und Text, in der Cloud, mit Abo, jetzt eben auch mit Downloadlimit. Ich wollte wissen: Geht das auch komplett bei mir zu Hause? Ohne dass irgendwas irgendwohin geschickt wird, ohne Limit?

Also hab ich mir eine eigene Web-App gebaut, mit einer offenen KI namens ACE-Step als Motor. Die Oberfläche ist meine eigene, im Browser, läuft nur auf meinem Rechner. Ich geb Stil-Tags ein, zum Beispiel „trip hop, verträumt, kinoreif“, dazu Songtext oder einfach „Instrumental“ – und ab geht’s.

Dahinter arbeiten zwei Modelle: ein Sprachmodell mit 1,7 Milliarden Parametern, das meinen Text versteht und den Song plant, und ein zweites Modell, das daraus tatsächlich Audio synthetisiert. Zusammen sind das etwa acht Gigabyte an Modellen, einmal heruntergeladen, und die laufen nie wieder über Internet.

Probier die Oberfläche selbst aus

Das hier ist die echte Bedienoberfläche meiner App, zum Ausprobieren direkt im Browser. Regler ziehen, Würfel klicken, Stil-Chips antippen – alles funktioniert. Nur der GENERIEREN-Knopf ist deaktiviert, dafür liegen zwei echte Songs aus der App schon in der Bibliothek zum Anhören.

Echte Songs erzeugt nur die App auf deinem eigenen Rechner – dafür brauchst du das GitHub-Repository von unten.

Die App gibt es jetzt auf GitHub, kostenlos und quelloffen: github.com/rabbitfiremediacreation/music-generator. Dann kann sich jeder lokal seine eigene Musik basteln.

Noch nie von GitHub gehört? Kein Problem.

GitHub ist im Grunde eine riesige Online-Bibliothek für Programm-Code. Leute wie ich laden dort ihre Projekte hoch, kostenlos, und jeder kann sie sich herunterladen. Du brauchst dafür kein Konto und musst nichts installieren, um dir mein Projekt erst mal anzusehen.

So kommst du an die Dateien, ganz ohne Vorwissen:

1. Öffne den Link oben im Browser.
2. Klick oben rechts auf den grünen Knopf „Code“.
3. Wähl „Download ZIP“.
4. Entpack die heruntergeladene Datei irgendwo, zum Beispiel in deinem Benutzerordner.

Fertig, das ist der komplette Projektordner. Alles Weitere, also Installation und erster Song, erklär ich Schritt für Schritt in der Installationsanleitung, die im Projekt dabei ist, verständlich egal mit welchem Wissensstand du startest.

Jetzt auch für Windows

Der Music Generator läuft ab sofort auf Mac und Windows, aus demselben Projekt: https://github.com/rabbitfiremediacreation/music-generator

Was Windows braucht: Windows 10 oder 11 (64 Bit), eine NVIDIA-Grafikkarte mit aktuellem Treiber, mindestens 8 GB Arbeitsspeicher und 7 bis 11 GB freien Platz. Keine Admin-Rechte, kein Compiler, kein CUDA-Toolkit.

Installation: PowerShell öffnen, Projekt holen, Install.bat doppelklicken.

git clone https://github.com/rabbitfiremediacreation/music-generator.git $HOME\MusicGenerator

Der Installer prüft Grafikkarte, Speicher und Platz, schlägt das Sprachmodell vor, lädt die fertigen Programmdateien des Modellservers (ca. 180 MB) und die Modelle (4 bis 8 GB, mit Prüfsummen), testet die Grafikkarte und legt „Music Generator ON“ und „OFF“ auf den Desktop. Fragen wie am Mac: Enter übernimmt die Empfehlung. Er kann jederzeit erneut laufen, Erledigtes wird übersprungen.

Wichtig zur Grafikkarte:

• RTX 30xx und neuer rechnet über CUDA, das ist der schnelle Weg. Noch ungetestet, weil mir so eine Karte fehlt. Rückmeldung dazu wäre wertvoll.
• Ältere Karten (GTX 10xx, 16xx, RTX 20xx) nehmen automatisch Vulkan. Getestet auf einer GTX 1060 mit 6 GB: 30 Sekunden Song in etwa einer Minute, 90 Sekunden in etwa 2,5 Minuten.
• Der Grafikspeicher begrenzt die Modellwahl: unter 6 GB das 0.6B-Modell, 6 bis 7 GB 1.7B, ab 8 GB 4B. Der Installer wählt passend.

Unterschiede zum Mac: OFF beendet die Server, lässt den Browser-Tab aber offen. Logdateien liegen in data, Fehler zusätzlich in den .err.log-Dateien. Update, Bibliothek und Oberfläche sind identisch, der Update-Knopf in der App holt die neue Fassung für beide Systeme.

Anleitung: Die Installationsanleitung.pdf im Projekt beschreibt beide Systeme, Windows ab Seite 5, Hilfe bei Windows-Problemen auf Seite 8. Kurzfassung als Text: README-WINDOWS.md.

Sicherheit: Nach einem Hinweis eines Nutzers nimmt die App nur noch Aufrufe von localhost an, und der Update-Endpunkt verlangt einen Header, den fremde Webseiten nicht setzen können. Modelle kommen von einer festen Hugging-Face-Revision und werden per SHA-256 geprüft.

Bekannte Punkte beim Testen:

• Meldung über eine fehlende DLL beim Start: NVIDIA-Treiber aktualisieren.
• „ErrorOutOfDeviceMemory“ im Log: Grafikspeicher reicht nicht. Install erneut starten und ein kleineres Sprachmodell wählen.
• Installer bricht bei „Python-Pakete“ ab: uv python install 3.12 ausführen und erneut starten.

Der Trick mit dem Chip

Mein Mac hat einen M4-Chip mit extra Hardware für KI-Berechnungen. Aber: Das Sprachmodell liefert auf dieser Hardware bei mir kompletten Kauderwelsch. Deshalb läuft bei mir das Sprachmodell auf dem normalen Prozessor, dauert dann etwa zwanzig Sekunden, und nur die Musik-Synthese läuft auf der schnellen KI-Hardware.

Ich hab das gegengecheckt: Die Ergebnisse von beidem sind sich zu 95 % ähnlich, nur eben schneller. Faustregel bei mir: Ein Song mit anderthalb Minuten Länge braucht ungefähr vier Minuten Rechenzeit.

Der Extremtest: 50 statt 20

Und jetzt der Teil, der mir am meisten Spaß gemacht hat. Ich kann bis zu fünfzig Varianten von einem Song auf einmal in die Warteschlange stellen. Fünfzig – nicht zwanzig im Monat, sondern fünfzig auf einen Schlag. Über Nacht rechnen lassen, morgens durchhören.

Ich hab getestet, was passiert, wenn ich an zwei Reglern drehe: wie viele Rechenschritte das Modell macht, und wie kreativ, also wie „heiß“, es dabei sein darf. Zehn Schritte klingen matschig, kaum Struktur. Fünfzig Schritte sind schon ordentlich. Hundert Schritte machen kaum noch einen Unterschied zu fünfzig, nur teurer. Und bei der Kreativität: niedriger Wert klingt bieder und vorhersehbar, hoher Wert wird schnell schräg. Der Sweet Spot lag bei mir klar in der Mitte.

Jeder einzelne Song speichert übrigens automatisch Stil, Text, den Zufalls-Seed und alle Regler-Werte. Ich kann also jeden Treffer exakt nachbauen.

Ganz ehrlich: das Fazit

In meinen ersten Tests war’s deutlich schwieriger, richtig hochwertige Musik aus meiner lokalen Version rauszuholen. Aber nicht unmöglich. Die zehn Euro im Monat, die ich mir bei Suno spare, investier ich jetzt eben in meine eigene Zeit. Dafür kann ich mir fünfzig Songs gleichzeitig machen lassen und bin nicht auf zwanzig Downloads im Monat limitiert. Für mich ist der Deal das wert.

Würdet ihr euch KI-Musik lieber lokal selbst bauen, auch wenn’s mehr Arbeit macht, oder bleibt ihr bei der bequemen Cloud-Lösung, Downloadlimit hin oder her?