کلاؤڈ پر فائلیں اپ لوڈ کیے بغیر مقامی طور پر میٹا کے میوزک جین کا استعمال کیسے کریں۔

¿مقامی طور پر Meta's MusicGen کا استعمال کیسے کریں؟ بیرونی خدمات پر انحصار کیے بغیر مصنوعی ذہانت کے ساتھ موسیقی تیار کرنا آج مکمل طور پر ممکن ہے۔ Meta's MusicGen مکمل طور پر آپ کے کمپیوٹر پر چل سکتا ہے۔کلاؤڈ پر نمونے یا نتائج اپ لوڈ کرنے سے گریز کریں اور اپنے ڈیٹا پر ہر وقت کنٹرول رکھیں۔ یہ گائیڈ آپ کو عملی سفارشات، کارکردگی کے تحفظات، اور تمام فرق پیدا کرنے والے نکات کے ساتھ مرحلہ وار عمل سے گزرتا ہے۔

مقامی طور پر کام کرنے کا ایک فائدہ یہ ہے کہ کوٹہ کی حد کے بغیر تجربہ کرنے کی آزادی، زیادہ بوجھ والے سرورز کا انتظار کیے بغیر، اور زیادہ رازداری کے ساتھ۔ موبائل ایپس کے لیے ڈیزائن کردہ سٹوریج اور تصدیقی SDKs جیسے کلاؤڈ حل کے برعکسیہاں آپ کو اپنے آڈیو کو فریق ثالث کو تفویض کرنے کی ضرورت نہیں ہے: ماڈلز، پرامپٹس اور تیار کردہ ٹریک آپ کے ساتھ رہتے ہیں۔

MusicGen کیا ہے اور اسے مقامی طور پر کیوں چلایا جاتا ہے؟

MusicGen ایک میوزک جنریشن ماڈل ہے جسے Meta نے تیار کیا ہے جو ٹیکسٹ ڈسکرپشن سے ٹکڑوں کو تخلیق کرنے کے قابل ہے اور، کچھ مختلف حالتوں میں، نتیجہ کو ایک ریفرنس میلوڈی کے ساتھ کنڈیشنگ کرتا ہے۔ ان کی تجویز حیرت انگیز موسیقی کے معیار کے ساتھ استعمال میں آسانی کو یکجا کرتی ہے۔وفاداری اور نظام کے وسائل کی کھپت کو متوازن کرنے کے لیے مختلف ماڈل سائز کی پیشکش۔

کمپیوٹر کو مقامی طور پر چلانے کے کئی اہم مضمرات ہیں۔ پہلے، رازداریآپ کی آواز، آپ کے نمونے، اور آپ کی کمپوزیشن کو آپ کی مشین چھوڑنے کی ضرورت نہیں ہے۔ دوم، تکرار کی رفتارآپ فائلوں یا ریموٹ بیک اینڈ کو اپ لوڈ کرنے کے لیے بینڈوتھ پر انحصار نہیں کرتے ہیں۔ اور آخر میں، تکنیکی کنٹرولآپ لائبریری کے ورژن ٹھیک کر سکتے ہیں، وزن کو منجمد کر سکتے ہیں، اور API تبدیلیوں سے حیرانی کے بغیر آف لائن کام کر سکتے ہیں۔

کلاؤڈ اسٹوریج کے حل کے ساتھ تضاد کو سمجھنا ضروری ہے۔ مثال کے طور پر، موبائل ماحولیاتی نظام میں، Firebase iOS اور دیگر پلیٹ فارم ڈویلپرز کے لیے آڈیو، تصاویر اور ویڈیو کو محفوظ کرنا آسان بناتا ہے۔ مضبوط SDKs، بلٹ ان تصدیق، اور ٹیکسٹ ڈیٹا کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا بیس کے ساتھ قدرتی جوڑی کے ذریعے۔ جب آپ کو ہم آہنگی، تعاون، یا تیز اشاعت کی ضرورت ہو تو یہ نقطہ نظر مثالی ہے۔ لیکن اگر آپ کی ترجیح بیرونی سرورز پر کچھ بھی اپ لوڈ کرنا نہیں ہے۔اپنے کمپیوٹر پر MusicGen چلانا اس قدم سے مکمل طور پر گریز کرتا ہے۔

کمیونٹی بھی آپ کے حق میں کام کرتی ہے۔ کھلی اور غیر سرکاری جگہوں جیسے r/StableDiffusion میں، تخلیقی ماڈلز پر مبنی تخلیقی آلات کی آرٹ کی حالت کا اشتراک اور تبادلہ خیال کیا جاتا ہے۔ یہ ٹکڑے شائع کرنے، سوالات کے جوابات دینے، مباحثے شروع کرنے، ٹیکنالوجی میں تعاون کرنے اور دریافت کرنے کی جگہ ہے۔ وہ سب کچھ جو موسیقی کے منظر میں ہو رہا ہے۔ وہ اوپن سورس، ریسرچ کلچر مقامی طور پر MusicGen کے استعمال کے ساتھ بالکل فٹ بیٹھتا ہے: آپ جانچ کرتے ہیں، اعادہ کرتے ہیں، دستاویز کرتے ہیں اور اپنے بعد آنے والے دوسروں کی مدد کرتے ہیں۔ آپ رفتار اور نقطہ نظر کا فیصلہ کرتے ہیں۔

اگر، تحقیق کے دوران، آپ کو موسیقی کے بہاؤ سے غیر متعلق تکنیکی ٹکڑے نظر آتے ہیں — مثال کے طور پر، اسکوپڈ سی ایس ایس اسٹائل بلاکس یا فرنٹ اینڈ اسنیپٹس— یاد رکھیں کہ یہ آواز پیدا کرنے کے لیے متعلقہ نہیں ہیں، لیکن یہ کبھی کبھی وسائل جمع کرنے والے صفحات پر ظاہر ہوتے ہیں۔ اصل آڈیو انحصار اور بائنریز پر توجہ مرکوز کرنا مددگار ہے جو آپ کو اپنے سسٹم پر درکار ہوں گے۔

دلچسپ بات یہ ہے کہ وسائل کی کچھ فہرستوں میں یونیورسٹی کی ویب سائٹس پر ہوسٹ کردہ پی ڈی ایف فارمیٹ میں تعلیمی مواد یا پروجیکٹ کی تجاویز کے حوالے شامل ہیں۔ اگرچہ وہ الہام کے لیے دلچسپ ہو سکتے ہیں۔MusicGen کو مقامی طور پر چلانے کے لیے، ضروری چیزیں ہیں آپ کا Python ماحول، آڈیو لائبریریاں، اور ماڈل کے وزن۔

ضروریات اور ماحول کی تیاری

پہلا نوٹ بنانے سے پہلے، تصدیق کریں کہ آپ کا کمپیوٹر کم از کم ضروریات کو پورا کرتا ہے۔ یہ ایک CPU کے ساتھ ممکن ہے، لیکن تجربہ GPU کے ساتھ نمایاں طور پر بہتر ہے۔ CUDA یا میٹل سپورٹ والا گرافکس کارڈ اور کم از کم 6-8 GB VRAM یہ بڑے ماڈلز اور معقول تخمینہ اوقات کے استعمال کی اجازت دیتا ہے۔

ہم آہنگ آپریٹنگ سسٹمز: ونڈوز 10/11، میک او ایس (اچھی کارکردگی کے لیے ایپل سلکان کو ترجیح دی گئی) اور عام لینکس تقسیم۔ آپ کو Python 3.9–3.11 کی ضرورت ہوگی۔آڈیو کو انکوڈنگ/ڈی کوڈنگ کے لیے آپ کو ایک ماحولیاتی مینیجر (کونڈا یا وین وی) اور FFmpeg کی ضرورت ہوگی۔ NVIDIA GPUs پر، مناسب CUDA کے ساتھ PyTorch انسٹال کریں۔ Apple Silicon کے ساتھ macOS پر، MPS کی تعمیر؛ لینکس پر، جو آپ کے ڈرائیوروں سے مطابقت رکھتا ہے۔

MusicGen ماڈل کے وزن کو اس وقت ڈاؤن لوڈ کیا جاتا ہے جب آپ اسے متعلقہ لائبریریوں (جیسے Meta's Audiocraft) سے پہلے استعمال کرتے ہیں۔ اگر آپ آف لائن کام کرنا چاہتے ہیں۔انہیں پہلے سے ڈاؤن لوڈ کریں اور مقامی راستوں کو ترتیب دیں تاکہ پروگرام انٹرنیٹ تک رسائی کی کوشش نہ کرے۔ بند ماحول میں کام کرتے وقت یہ بہت ضروری ہے۔

اسٹوریج کے بارے میں: اگرچہ Firebase Storage جیسے ٹولز کو طاقتور تصدیق اور SDKs کے ساتھ کلاؤڈ میں فائلوں کو ذخیرہ کرنے اور بازیافت کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، یہاں ہمارا مقصد ان خدمات پر انحصار نہیں کرنا ہے۔اپنی WAV/MP3 فائلوں کو مقامی فولڈرز میں محفوظ کریں اور اگر آپ کو بائنریز پر ٹریکنگ کو تبدیل کرنے کی ضرورت ہو تو Git LFS ورژن کنٹرول استعمال کریں۔

آخر میں، آڈیو I/O تیار کریں۔ FFmpeg ضروری ہے۔ معیاری فارمیٹس میں تبادلوں کے لیے اور حوالہ کے نمونوں کو صاف کرنے یا تراشنے کے لیے۔ چیک کریں کہ ffmpeg آپ کے PATH میں ہے اور آپ اسے کنسول سے طلب کر سکتے ہیں۔

الگ تھلگ ماحول میں مرحلہ وار تنصیب

میں کونڈا کا استعمال کرتے ہوئے ونڈوز، میک او ایس اور لینکس کے ساتھ ہم آہنگ ورک فلو تجویز کرتا ہوں۔ اگر آپ venv کو ترجیح دیتے ہیں تو، کمانڈز کو اپنائیں. آپ کے ماحول کے مینیجر کے مطابق.

# 1) Crear y activar entorno
conda create -n musicgen python=3.10 -y
conda activate musicgen

# 2) Instalar PyTorch (elige tu variante)
# NVIDIA CUDA 12.x
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# CPU puro (si no tienes GPU)
# pip install torch torchvision torchaudio
# Apple Silicon (MPS)
# pip install torch torchvision torchaudio

# 3) FFmpeg
# Windows (choco) -> choco install ffmpeg
# macOS (brew)   -> brew install ffmpeg
# Linux (apt)    -> sudo apt-get install -y ffmpeg

# 4) Audiocraft (incluye MusicGen)
pip install git+https://github.com/facebookresearch/audiocraft

# 5) Opcional: manejo de audio y utilidades extra
pip install soundfile librosa numpy scipy

اگر آپ کا ماحول گٹ سے انسٹالیشن کی اجازت نہیں دیتا ہے، تو آپ ریپوزٹری کو کلون کر کے قابل تدوین انسٹالیشن بنا سکتے ہیں۔ یہ طریقہ مخصوص کمٹ سیٹ کرنا آسان بناتا ہے۔ تولیدی صلاحیت کے لیے۔

git clone https://github.com/facebookresearch/audiocraft.git
cd audiocraft
pip install -e .

ٹیسٹ کریں کہ سب کچھ CLI میں کام کرتا ہے۔

انسٹالیشن کی توثیق کرنے کا ایک تیز طریقہ آڈیو کرافٹ میں شامل کمانڈ لائن ڈیمو کو لانچ کرنا ہے۔ یہ اس بات کی تصدیق کرتا ہے کہ وزن ڈاؤن لوڈ کیا جا رہا ہے اور یہ کہ اندازہ لگانے کا عمل شروع ہو رہا ہے۔ آپ کے CPU/GPU میں صحیح طریقے سے۔

python -m audiocraft.demo.cli --help

# Generar 10 segundos de música con un prompt simple
python -m audiocraft.demo.cli \
  --text 'guitarra acústica relajada con ritmo suave' \
  --duration 10 \
  --model musicgen-small \
  --output ./salidas/clip_relajado.wav

پہلی دوڑ میں زیادہ وقت لگ سکتا ہے کیونکہ یہ ماڈل ڈاؤن لوڈ کرے گا۔ اگر آپ باہر جانے والے کنکشن نہیں چاہتے ہیں۔سب سے پہلے، چیک پوائنٹس کو ڈاؤن لوڈ کریں اور انہیں اپنے ماحول کے ذریعے استعمال ہونے والی کیش ڈائرکٹری میں رکھیں (مثال کے طور پر، ~/.cache/torch میں یا Audiocraft کی طرف سے اشارہ کردہ) اور نیٹ ورک کو غیر فعال کریں۔

ازگر کا استعمال: فائن ٹیوننگ

مزید جدید ورک فلو کے لیے، Python سے MusicGen کو طلب کریں۔ یہ آپ کو بیج، امیدواروں کی تعداد اور درجہ حرارت سیٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اور حوالہ دھنوں کے ساتھ مشروط پٹریوں کے ساتھ کام کریں۔

from audiocraft.models import MusicGen
from audiocraft.data.audio import audio_write
import torch

# Elige el tamaño: 'small', 'medium', 'large' o 'melody'
model = MusicGen.get_pretrained('facebook/musicgen-small')
model.set_generation_params(duration=12, top_k=250, top_p=0.98, temperature=1.0)

prompts = [
    'sintetizadores cálidos, tempo medio, ambiente cinematográfico',
    'batería electrónica con bajo contundente, estilo synthwave'
]

with torch.no_grad():
    wav = model.generate(prompts)  # [batch, channels, samples]

for i, audio in enumerate(wav):
    audio_write(f'./salidas/track_{i}', audio.cpu(), model.sample_rate, format='wav')

اگر آپ میلوڈی کے ساتھ کنڈیشن کرنا چاہتے ہیں تو میلوڈی ٹائپ ماڈل استعمال کریں اور اپنا حوالہ کلپ پاس کریں۔ یہ موڈ مدھر شکلوں کا احترام کرتا ہے۔ اور پرامپٹ کے مطابق انداز کی دوبارہ تشریح کرتا ہے۔

from audiocraft.models import MusicGen
from audiocraft.data.audio import load_audio, audio_write

model = MusicGen.get_pretrained('facebook/musicgen-melody')
model.set_generation_params(duration=8)
melody, sr = load_audio('./refs/melodia.wav', sr=model.sample_rate)

prompts = ['árpegios brillantes con pads espaciales']
wav = model.generate_with_chroma(prompts, melody[None, ...])
audio_write('./salidas/con_melodia', wav[0].cpu(), model.sample_rate, format='wav')

آف لائن کام کرنا اور ماڈلز کا انتظام کرنا

100% مقامی ورک فلو کے لیے، چیک پوائنٹس کو ڈاؤن لوڈ کریں اور آڈیو کرافٹ کے لیے ماحولیاتی متغیرات یا روٹس کو ترتیب دیں تاکہ انھیں تلاش کیا جا سکے۔ ورژن اور وزن کی انوینٹری رکھیں تولیدی صلاحیت کے لیے اور اگر آپ نیٹ ورک کو غیر فعال کرتے ہیں تو حادثاتی ڈاؤن لوڈز کو روکنے کے لیے۔

• اپنے VRAM کے مطابق ماڈل کا سائز منتخب کریں: چھوٹا کم استعمال کرتا ہے اور تیزی سے جواب دیتا ہے۔
• مقامی یا بیرونی ڈسک پر وزن کی بیک اپ کاپی محفوظ کریں۔
• دستاویز جو آڈیو کرافٹ کا ارتکاب کرتا ہے اور کون سا PyTorch آپ استعمال کرتے ہیں۔

اگر آپ متعدد مشینیں استعمال کرتے ہیں، تو آپ اپنی لائبریریوں اور وزن کے ساتھ ایک اندرونی آئینہ بنا سکتے ہیں۔ ہمیشہ مقامی نیٹ ورک پر اور انٹرنیٹ پر کچھ بھی ظاہر کیے بغیریہ سخت پالیسیوں والی پروڈکشن ٹیموں کے لیے عملی ہے۔

اشارے اور پیرامیٹرز کے لیے بہترین طریقے

پرامپٹ کے معیار پر ایک اہم اثر پڑتا ہے۔ یہ آلات، رفتار، ماحول، اور طرز کے حوالہ جات کی وضاحت کرتا ہے۔ متضاد درخواستوں سے گریز کریں۔ اور جملے کو مختصر لیکن میوزیکل مواد سے بھرپور رکھیں۔

• آلات سازی: صوتی گٹار، مباشرت پیانو، نرم تار، لو فائی ڈرم۔
• تال اور رفتار: 90 BPM، آدھا وقت، نشان زدہ نالی۔
• ماحول: سنیما، مباشرت، تاریک، محیط، خوشگوار۔
• پیداوار: ٹھیک ٹھیک ریورب، اعتدال پسند کمپریشن، اینالاگ سنترپتی۔

پیرامیٹرز کے حوالے سے: top_k اور top_p کنٹرول تنوع؛ درجہ حرارت تخلیقی صلاحیتوں کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ معتدل اقدار کے ساتھ شروع کریں۔ اور دھیرے دھیرے اس وقت تک آگے بڑھیں جب تک کہ آپ کو اپنے انداز کے لیے پیاری جگہ نہ مل جائے۔

کارکردگی، تاخیر اور معیار

CPU کے ساتھ، اندازہ سست ہو سکتا ہے، خاص طور پر بڑے ماڈلز اور طویل دورانیے پر۔ جدید GPUs پر، اوقات بہت زیادہ گر جاتے ہیں۔ان ہدایات پر غور کریں:

• خیالات کو اعادہ کرنے کے لیے 8-12 سیکنڈ کلپس کے ساتھ شروع کریں۔
• کئی مختصر تغیرات پیدا کریں اور بہترین کو جوڑیں۔
• نتیجہ چمکانے کے لیے اپنے DAW میں نمونہ لینے یا پوسٹ پروڈکشن کریں۔

Apple Silicon کے ساتھ macOS پر، MPS ایک وقف شدہ CPU اور GPU کے درمیان درمیانی زمین پیش کرتا ہے۔ PyTorch کے حالیہ ورژن کو اپ ڈیٹ کریں۔ کارکردگی اور میموری کی بہتری کو نچوڑنا۔

آپ کے DAW کے ساتھ پوسٹ پروڈکشن اور ورک فلو

ایک بار جب آپ اپنی WAV فائلیں تیار کر لیں تو انہیں اپنے پسندیدہ DAW میں درآمد کریں۔ مساوات، کمپریشن، ریوربس اور ترمیم وہ آپ کو امید افزا کلپس کو مکمل ٹکڑوں میں تبدیل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ اگر آپ کو تنوں یا آلے ​​کو الگ کرنے کی ضرورت ہے، تو دوبارہ جوڑنے اور مکس کرنے کے لیے ماخذ علیحدگی کے ٹولز پر انحصار کریں۔

مقامی طور پر 100% کام کرنا تعاون کو نہیں روکتا: بس حتمی فائلوں کو اپنے پسندیدہ نجی چینلز کے ذریعے شیئر کریں۔ کلاؤڈ سروسز کے ساتھ شائع یا مطابقت پذیر ہونے کی ضرورت نہیں ہے۔ اگر آپ کی رازداری کی پالیسی اس کے خلاف مشورہ دیتی ہے۔

عام مسائل اور ان کو حل کرنے کا طریقہ

تنصیب کی خرابیاں: کے غیر مطابقت پذیر ورژن پائی ٹارچ یا CUDA عام طور پر وجہ ہیں. تصدیق کریں کہ ٹارچ کی تعمیر آپ کے ڈرائیور سے ملتی ہے۔ اور نظام. اگر آپ Apple Silicon استعمال کر رہے ہیں، تو یقینی بنائیں کہ آپ صرف x86 کے لیے پہیے انسٹال نہیں کرتے ہیں۔

ڈاؤن لوڈز مسدود: اگر آپ نہیں چاہتے ہیں کہ آپ کا آلہ انٹرنیٹ سے منسلک ہو، آڈیو کرافٹ کی توقع کے مطابق کیشے میں وزن رکھیں اور کسی بھی بیرونی کال کو غیر فعال کریں۔ فولڈرز پر پڑھنے کی اجازت چیک کریں۔

خراب یا خاموش آڈیو: نمونے کی شرح اور فارمیٹ چیک کریں۔ اپنے فونٹس کو ffmpeg سے تبدیل کریں۔ اور نمونے سے بچنے کے لیے ایک عام تعدد (مثلاً 32 یا 44.1 kHz) برقرار رکھیں۔

خراب کارکردگی: ماڈل سائز یا کلپ کی مدت کو کم کرتا ہے، VRAM استعمال کرنے والے عمل کو بند کریں۔ اور جب آپ مفت مارجن دیکھیں گے تو آہستہ آہستہ پیچیدگی میں اضافہ کریں گے۔

لائسنسنگ اور ذمہ دارانہ استعمال کے مسائل

MusicGen لائسنس اور کسی بھی ڈیٹاسیٹ سے مشورہ کریں جسے آپ حوالہ کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ مقامی طور پر تخلیق کرنا آپ کو کاپی رائٹ کے قوانین کی تعمیل سے مستثنیٰ نہیں کرتا ہے۔ایسے اشارے سے پرہیز کریں جو محفوظ شدہ کاموں یا فنکاروں کی براہ راست نقل کرتے ہیں اور عام طرزوں اور انواع کا انتخاب کرتے ہیں۔

تصوراتی موازنہ: کلاؤڈ بمقابلہ مقامی

ایپس تیار کرنے والی ٹیموں کے لیے، Firebase Storage جیسی سروسز آڈیو، امیج، اور ویڈیو فائلوں کی توثیق اور انتظام کے ساتھ ساتھ ٹیکسٹ کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا بیس کے ساتھ SDKs پیش کرتی ہیں۔ جب آپ کو صارفین اور مواد کو ہم آہنگ کرنے کی ضرورت ہو تو یہ ماحولیاتی نظام مثالی ہے۔اس کے برعکس، MusicGen کے ساتھ نجی تخلیقی ورک فلو کے لیے، مقامی موڈ تاخیر، کوٹہ اور ڈیٹا کی نمائش سے گریز کرتا ہے۔

اسے دو الگ الگ ٹریک سمجھیں۔ اگر آپ موبائل ایپس میں نتائج شائع کرنا، شیئر کرنا یا انٹیگریٹ کرنا چاہتے ہیں تو کلاؤڈ بیسڈ بیک اینڈ مفید ہے۔ اگر آپ کا مقصد کچھ بھی اپ لوڈ کیے بغیر پروٹو ٹائپ اور تخلیق کرنا ہے۔اپنے ماحول، اپنے وزن اور اپنی مقامی ڈسک پر توجہ دیں۔

مقامی طور پر Meta's MusicGen کا استعمال کیسے کریں: وسائل اور کمیونٹی

جنریٹیو ٹولز کے لیے وقف کردہ فورمز اور سبریڈیٹس نئی ترقیوں اور تکنیکوں کے اچھے اشارے ہیں۔ خاص طور پر، ایسی غیر سرکاری کمیونٹیز ہیں جو اوپن سورس پروجیکٹس کو اپناتی ہیں۔ جہاں آپ آرٹ شائع کر سکتے ہیں، سوالات پوچھ سکتے ہیں، بحثیں شروع کر سکتے ہیں، ٹیکنالوجی میں تعاون کر سکتے ہیں، یا صرف براؤز کر سکتے ہیں۔کمیونٹی ایسے دروازے کھولتی ہے جن کا رسمی دستاویزات ہمیشہ احاطہ نہیں کرتا۔

آپ کو تعلیمی ذخیروں اور یونیورسٹیوں کی ویب سائٹس میں بھی تجاویز اور تکنیکی دستاویزات ملیں گی، بعض اوقات ڈاؤن لوڈ کے قابل PDFs میں۔ انہیں طریقہ کار پریرتا کے طور پر استعمال کریں۔لیکن اپنی عملی توجہ حقیقی آڈیو انحصار اور بہاؤ پر رکھیں تاکہ MusicGen کو آپ کی مشین پر آسانی سے چل سکے۔

مندرجہ بالا تمام چیزوں کے ساتھ، اب آپ کو اس بات کی واضح سمجھ ہے کہ ماحول کو کیسے ترتیب دیا جائے، اپنے پہلے ٹکڑے کیسے بنائے جائیں، اور تیسرے فریق کے سامنے اپنے مواد کو ظاہر کیے بغیر نتائج کو بہتر بنایا جائے۔ ایک اچھا مقامی سیٹ اپ، محتاط اشارے، اور پوسٹ پروڈکشن کی خوراک کا مجموعہ یہ آپ کو ایک طاقتور تخلیقی بہاؤ دے گا، مکمل طور پر آپ کے کنٹرول میں۔ اب آپ جانتے ہیں۔ مقامی طور پر Meta's MusicGen کا استعمال کیسے کریں۔