Demucs (HTDemucs)

Investigación de IA de Meta

El modelo de separación contra el que se compara todo lo demás.

En pocas palabras

Demucs, en su variante híbrida con transformer HTDemucs, es el modelo de separación de fuentes de Meta Research y la opción abierta de mayor calidad para dividir una mezcla en voces, batería, bajo y otros. No es un modelo de generación.

Especificaciones de Demucs (HTDemucs)

Salida: 4 stems: batería, bajo, vocals, otros
Calidad: ~9.0–9.2 dB SDR (MUSDB HQ)
Arquitectura: Transformer híbrido, dominio temporal
Pesos: Abierto
Tiempo de ejecución: Se recomienda GPU
Estado: En evaluación

Cifras verificadas 2026-08-10. Este campo se mueve rápido — vuelve a comprobarlas antes de fiarte.

Acerca de Demucs (HTDemucs)

La separación es un problema distinto a la generación y Demucs es la solución de referencia. Con una mezcla estéreo terminada, recupera las fuentes individuales y lo hace con notablemente menos artefactos que las alternativas — sobre todo en los transitorios, donde los modelos peores emborronan los golpes de batería en una sopa. Eso importa porque el daño a los transitorios es lo que vuelve inútiles los stems separados en un remix: puedes apañarte con una voz algo opaca, pero no con una batería que perdió el ataque. Casi todos los servicios comerciales de separación de stems corren Demucs o algo derivado, y conviene saberlo antes de pagar una suscripción por lo que está disponible gratis. Ejecutarlo localmente es sencillo, no requiere hardware exótico y mantiene tu material inédito en privado. El mantenimiento activo significa que la calidad ha seguido mejorando en lugar de congelarse al publicarse.

Fortalezas

En qué es bueno Demucs (HTDemucs)

La mejor calidad de separación disponible públicamente

Menos artefactos que cualquier otra opción abierta, que es de lo que va la separación — un stem en el que oyes trabajar al algoritmo es un stem que no puedes usar.

Preserva bien los transitorios

Los ataques de la batería sobreviven a la separación intactos, y el daño a los transitorios es el fallo específico que hace inútiles los stems separados en un remix.

Mantenimiento activo

El mantenimiento continuo implica que la calidad ha mejorado desde la publicación en lugar de quedarse congelada, algo inusual en un lanzamiento de investigación.

Limitaciones de Demucs (HTDemucs)

Modelo grande, necesita cómputo serio
No puede ejecutarse en una pestaña del browser
Cuatro stems fijos

Cómo se compara

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Lo que obtienes de vuelta

Demucs, en su variante híbrida con transformer HTDemucs, es el modelo de separación de fuentes de Meta Research y la opción abierta de mayor calidad para dividir una mezcla en voces, batería, bajo y otros. No es un modelo de generación.

Comparar con MusicGenerate

Reseña, precios y alternativas de Demucs (HTDemucs)

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Demucs (HTDemucs) — preguntas que hace la gente

¿Es Demucs la mejor separación de stems disponible?

Es la opción abierta de mayor calidad y la referencia con la que se comparan las demás. La mayoría de servicios comerciales de separación de stems corren Demucs o algo derivado.

¿Por qué los stems de Demucs suenan mejor que con otras herramientas?

Menos artefactos y, en particular, mejor preservación de transitorios. El daño a los transitorios es lo que hace inutilizable una batería separada en un remix — puedes apañarte con una voz apagada, no con una batería que perdió el ataque.

¿Puedo ejecutar Demucs en una computadora normal?

Sí. Se ejecuta localmente sin hardware exótico, lo que también mantiene tu material inédito fuera del servidor de otra persona.

¿Separar una pista me da derecho a publicarla?

No. La separación no crea derechos nuevos. Para práctica y estudio privados está bien; una publicación pública requiere acordarla con el titular de derechos de la grabación original.

¿Demucs es gratis?

Sí, es de código abierto y gratis para ejecutarlo localmente. La mayoría de servicios comerciales de separación de stems cobran por lo que esencialmente es un envoltorio alojado alrededor de él.

¿Cuánto tarda Demucs en separar una canción?

Unos minutos en CPU y bastante menos en una GPU, según la variante del modelo y los ajustes de shift que elijas — esos cambian tiempo de proceso por calidad.

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