
公開モデル中で最高の分離品質
他のオープンな選択肢よりもアーティファクトが少ないです。分離ではそれがすべてです — アルゴリズムが“働いている音”が聞こえるステムは使い物になりません。
Meta AI Research
他のすべてが比較対象にする分離モデルです。
要点
数値は検証済み 2026-08-10。この分野は動きが速いので、鵜呑みにする前にもう一度確認してください。
分離は生成とは別の課題で、Demucs はそのリファレンス解です。完成したステレオのミックスから個々のソースを復元し、代替手段より明らかにアーティファクトが少ないです — 特にトランジェントで、力不足のモデルはドラムヒットを滲ませます。これは重要です。トランジェントの損傷こそが、分離したステムをリミックスで使い物にならなくします。少し鈍いボーカルには手当てできますが、アタックを失ったドラムには手当てできません。商用のステム分離サービスのほとんどは Demucs かその派生を動かしており、無料で使えるものに課金する前に知っておく価値があります。ローカル実行は簡単で、特別なハードウェアを要さず、未発表素材も手元で守れます。アクティブなメンテにより、品質は公開時点で凍結せず向上し続けています。
強み

他のオープンな選択肢よりもアーティファクトが少ないです。分離ではそれがすべてです — アルゴリズムが“働いている音”が聞こえるステムは使い物になりません。

ドラムのアタックが分離後もそのまま生き残ります。トランジェントの損傷こそが、分離ステムをリミックスで使えなくする決定的な失敗です。

公開時点で止まらずメンテが続いており、品質がむしろ向上しているのも研究リリースとしては珍しい点です。
比較するとどうか
Demucs(ハイブリッド・トランスフォーマ版の HTDemucs)は Meta Research のソース分離モデルで、ミックスをボーカル、ドラム、ベース、その他に分けるうえで最高品質のオープンな選択肢です。生成モデルではありません。
MusicGenerateと比較
demucs、htdemucs、demucs stem separation、demucs github、best stem separation で検索されています。最後のクエリが本音です — 有料サービスが拠って立つリファレンスがこれです。
オープンな選択肢の中で最高品質で、他がベンチマークに使うリファレンスです。商用のステム分離サービスの大半は Demucs かその派生を動かしています。
アーティファクトが少なく、特にトランジェントの保持が優れているからです。リミックスで分離ドラムが使えなくなる原因はトランジェントの損傷です — 少し鈍いボーカルには対処できますが、アタックを失ったドラムには対処できません。
はい。特殊なハードウェアなしでローカルに動作し、未発表素材を他人のサーバーに置かずに済みます。
いいえ。分離で新たな権利は一切生まれません。私的な練習や研究用途は問題ありませんが、公開リリースには元の録音の権利者の許諾が必要です。
はい。オープンソースで、ローカル実行は無料です。商用のステム分離サービスの多くは、実質的にそのホステッド版ラッパーに料金を取っているだけです。
CPU なら数分、GPU ならそれよりかなり短時間です。モデルのバリアントや選ぶ shift 設定によって変わります — それらは処理時間と品質のトレードオフです。
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