• Qué hace
• Capturas
• Requisitos
• Instalación paso a paso (Windows)
• Instalación en Linux y macOS
• Qué se descarga durante la instalación
• Elegir CPU o GPU
• Cómo se usa
• Rendimiento de referencia
• Opciones avanzadas
• Solución de problemas
• Estructura del proyecto
• Créditos y licencias

• Texto → canción: describe el estilo y el LM de ACE-Step escribe la letra, elige tempo, tonalidad y duración, y el modelo de difusión genera el audio estéreo a 48 kHz.
• Tres modos de creación
  • Simple: sólo una descripción.
  • Personalizado: tu propia letra con etiquetas [Verse], [Chorus]…, BPM, tonalidad, compás, idioma y duración. Botones «Escribir con IA» y «Dar formato» para que el LM escriba u ordene la letra.
  • Audio → Audio: cover, remix fiel, repintar o alargar un tramo y, con un DiT base, añadir instrumento, extraer pista o completar un arreglo. El audio de origen puede ser un archivo o una canción de tu biblioteca.
• Todo configurable: modelos, LoRA, referencia de timbre, temperatura/CFG/top-p/top-k del LM, pasos, guidance, shift, solver (Euler, SDE, DPM++ 3M, STORK 4), semilla, variaciones, formato MP3/WAV… y configuraciones guardadas con nombre.
• CPU o GPU: detecta qué dispositivos puede usar el motor (CPU, NVIDIA por CUDA o Vulkan, AMD/Intel por Vulkan) y trae perfiles que ajustan la memoria a tu hardware.
• Biblioteca con reproductor, favoritas, búsqueda, descarga y «reutilizar ajustes / misma semilla».
• Instalación automática: el repositorio sólo contiene la app; el motor y los modelos (~3,5 GB) se descargan solos al instalar, con reanudación y verificación SHA-256.

Crear en GPU (RTX 4070 por Vulkan)	Crear en CPU (Ryzen 7)
Motor en GPU	Motor en CPU
Biblioteca	Detalle de una canción
Audio → Audio (cover, remix, repintar…)	Ajustes avanzados
Modelos e instalación	Móvil

Sin GPU funciona igual, sólo más despacio (ver rendimiento).

1. Instala Python 3.10 o superior

Descárgalo de python.org/downloads. En la primera pantalla del instalador marca «Add python.exe to PATH».

2. Descarga Open Suno

• Opción A: pulsa Code → Download ZIP en esta página y descomprímelo, por ejemplo en C:\OpenSuno.

• Opción B, con Git:

  git clone https://github.com/jceronch1/open_suno.git

3. Ejecuta install.bat (doble clic)

El instalador lo hace todo solo:

1. Crea un entorno de Python aislado (.venv) e instala las dependencias.
2. Descarga el motor acestep.cpp para Windows (≈170 MB, incluye CPU, CUDA y Vulkan).
3. Descarga los 4 modelos de ACE-Step 1.5 (≈3,3 GB) y comprueba su SHA-256.
4. Si tienes GPU NVIDIA, ofrece el runtime CUDA (≈430 MB, recomendado para canciones largas). Si dices que no, la GPU se usa igualmente por Vulkan.
5. Detecta tu CPU/GPU y deja configurado el mejor perfil.

Verás algo así:

=== Open Suno · instalación ===

[1/4] Motor acestep.cpp
  [OK] Motor acestep.cpp (CPU + CUDA + Vulkan)
[2/4] Modelos ACE-Step 1.5
  4 modelo(s) por descargar, 3.1 GB en total (Hugging Face: Serveurperso/ACE-Step-1.5-GGUF)
  · acestep-v15-turbo-Q4_K_M.gguf (1.3 GB)
  [##########################] 100.0%  1.3 GB / 1.3 GB Verificando …
  [OK] acestep-v15-turbo-Q4_K_M.gguf
  ...
[3/4] Runtime CUDA (opcional)
  [OK] Runtime CUDA 13 (cuBLAS)
[4/4] Configuración CPU/GPU
    - CUDA0     NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU · 8 GB
    - Vulkan0   NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU · 8 GB
    - Vulkan1   AMD Radeon 780M Graphics (integrada)
    - CPU       AMD Ryzen 7 8845HS w/ Radeon 780M Graphics
  [OK] Perfil «GPU equilibrado»: dispositivo CUDA0, VAE chunk 320

Listo. Arranca Open Suno con start.bat y abre http://127.0.0.1:7870

Si se corta la conexión, vuelve a ejecutar install.bat: las descargas continúan donde se quedaron.

4. Ejecuta start.bat (doble clic)

Se abre el navegador en http://127.0.0.1:7870. Deja la ventana negra abierta mientras uses la app; al cerrarla se detienen Open Suno y el motor.

5. Crea tu primera canción

En Crear, escribe una descripción (por ejemplo «pop latino alegre con guitarra acústica y voz femenina»), pulsa las etiquetas de estilo que quieras y pulsa Crear. La canción aparece en la cola y, al terminar, en Recientes y en la Biblioteca.

Actualizar Open Suno: descarga la nueva versión encima de la carpeta (o git pull) y ejecuta install.bat otra vez; tus canciones y ajustes (carpeta data/) se conservan.

No hay binarios precompilados del motor para estas plataformas, así que el instalador descarga el código de acestep.cpp y lo compila automáticamente.

1. Instala los requisitos:

   • Debian/Ubuntu: sudo apt install python3 python3-venv git cmake build-essential libopenblas-dev
   • macOS: xcode-select --install y brew install python cmake
   • GPU NVIDIA: CUDA Toolkit · GPU AMD/Intel: Vulkan SDK (en macOS se usa Metal automáticamente)

2. Descarga Open Suno e instala:

   git clone https://github.com/jceronch1/open_suno.git
   cd open_suno
   ./install.sh

3. Arranca con ./start.sh y abre http://127.0.0.1:7870.

El repositorio sólo contiene la aplicación (unos pocos cientos de KB de código y estas capturas). Todo lo pesado se descarga de sus fuentes oficiales al instalar:

Más modelos (LM 1.7B/4B, DiT SFT/Base/XL…) se descargan desde la pestaña Modelos de la app.

En la sección Motor eliges el dispositivo exacto que usará el motor, o aplicas un perfil rápido:

Detalles útiles:

• Open Suno pregunta al propio motor qué dispositivos ve, así que en portátiles con gráfica integrada + dedicada puedes elegir la dedicada (la integrada suele aparecer primero como Vulkan0).
• El VAE del motor gasta unos 9 MB de memoria por frame latente de cada tesela: por eso el tamaño de tesela («VAE chunk») decide si una GPU de 8 GB se queda sin memoria. Los perfiles lo calculan solos.
• NVIDIA: funciona desde el primer momento por Vulkan. Para el backend CUDA instala el runtime opcional (install.bat --cuda o Modelos → Instalar runtime CUDA) y elige CUDA0 en Motor. CUDA no es más rápido en canciones cortas, pero en GPUs de 8 GB evita los atascos por falta de VRAM en canciones largas (ver rendimiento).
• Si instalas CUDA o actualizas el motor puede cambiar la numeración de las GPU (Vulkan0, Vulkan1…). Open Suno guarda el nombre de tu GPU y vuelve a seleccionar la misma automáticamente.

• Crear · escribe la descripción, activa/desactiva etiquetas de estilo (un clic añade el estilo y otro lo quita), elige Instrumental o escribe la letra y pulsa Crear (o Ctrl+Enter). En Ajustes avanzados puedes pedir varias variaciones, fijar la semilla o cambiar de modelo.
• Biblioteca · reproduce, busca, marca favoritas y descarga. Desde el menú ··· de cada canción: reutilizar ajustes, reproducirla con la misma semilla, hacer un cover o repintar un tramo, usarla como referencia de timbre, renombrar o eliminar.
• Motor · estado de acestep.cpp, dispositivo, perfiles, memoria, monitor de hardware y registro en vivo.
• Modelos · estado de la instalación, actualización del motor, runtime CUDA y catálogo completo de GGUF.

Consejo: el LM de 0.6B es muy rápido pero a veces escribe letras irregulares. Repite «Escribir con IA», retoca la letra o descarga el LM 1.7B/4B en Modelos.

Medido en un portátil Ryzen 7 8845HS + RTX 4070 Laptop (8 GB) con los modelos por defecto, la misma letra, los mismos metadatos y la misma semilla. Tiempo total por canción, con los modelos ya cargados (las cifras de 3 y 4 min son la media de 3 repeticiones):

• Primera canción tras arrancar el motor (carga de modelos incluida, 30 s): 12,5 s en Vulkan y 10,9 s en CUDA.
• CUDA no acelera las canciones cortas (el compositor LM va algo más lento que en Vulkan), pero con 8 GB de VRAM evita que las canciones de 4 min se atasquen: en Vulkan, con todos los modelos cargados, la difusión se queda sin VRAM y pasa de 3 s a 85 s.
• Para canciones de 3-4 min en una GPU NVIDIA de 8 GB, lo más equilibrado es CUDA (o Vulkan con el perfil «ahorro de VRAM»). Con más VRAM la diferencia desaparece.

Instalador (install.bat / install.sh aceptan las mismas opciones):

Arranque (start.bat / start.sh):

Acceso desde la red local: con --host 0.0.0.0 otros equipos pueden crear y escuchar canciones, pero cambiar el motor, descargar o borrar modelos sólo se permite desde el propio ordenador salvo que añadas --allow-remote-admin. La app no tiene contraseñas: úsala sólo en redes de confianza.

Adaptadores LoRA: copia el .safetensors (formato ComfyUI) o la carpeta PEFT en adapters/, reinicia el motor y elígelo en Ajustes avanzados → Modelos.

Los registros están en data/engine.log.

open_suno/
├─ install.bat · install.sh     instalación (entorno, motor, modelos y CPU/GPU)
├─ start.bat · start.sh         arranque
├─ run.py                       servidor web (Uvicorn)
├─ requirements.txt
├─ app/
│  ├─ main.py                   API REST y seguridad
│  ├─ installer.py              instalador de consola
│  ├─ engine.py                 gestión de ace-server (CPU/GPU, registro, cierre limpio)
│  ├─ jobs.py                   cola de generación: LM → DiT → VAE
│  ├─ library.py                biblioteca de canciones
│  ├─ downloads.py              descargas con reanudación y SHA-256
│  ├─ hardware.py · profiles.py detección de dispositivos y perfiles
│  └─ settings.py · paths.py    ajustes y rutas
├─ web/                         interfaz (HTML, CSS y JS sin compilación)
├─ scripts/                     compilación del motor desde el código fuente
└─ docs/screenshots/            capturas de este README

Se crean al instalar/usar (no están en el repositorio): .venv/, engine/, models/ y data/ (ajustes, biblioteca y registros).

• Open Suno: licencia MIT.
• ACE-Step 1.5 (ACE Studio y StepFun): modelos de generación musical.
• acestep.cpp (ServeurpersoCom, MIT): motor C++/GGML.
• Serveurperso/ACE-Step-1.5-GGUF: modelos cuantizados.

Los pesos de los modelos tienen su propia licencia: consúltala en sus repositorios antes de usar la música con fines comerciales. «Open Suno» es un proyecto independiente, sin relación con Suno, Inc.