當你餵給 YuE 一段參考音訊（例如某歌手的演唱片段或特定樂器風格，要求接續生成）時：必須先用 Tokenizer 將參考音訊「壓成代碼」傳入模型。若 Tokenizer 品質不佳，音色在第一步壓縮時就失真了。
這個 v4 工具能更高保真地將輸入聲音轉為 Token，讓後續模型捕捉到的音色特徵更貼近原音。
錄音轉換、歌手風格微調和歌曲翻唱，原本受限於 YuE2 沒有隨附的 audio → semantic-token encoder。這個項目基於 m-a-p/YuE2-3B 及 m-a-p/MERT-v2-FullSong，加入音訊 Tokenizer 與 NAR-branch LoRA，讓 YuE2-3B 可以處理自家錄音，並以真實製作音訊調整解碼效果。
Tokenizer 取用 MERT-v2-FullSong 第 20 層特徵，先按音軌作 instance normalization，再以 8 層、d=512 的 Transformer，在 512-frame 視窗內轉換成 32,768 種 YuE2 semantic codes，特徵率為 25 Hz。留出歌曲測試的 top-1 exact match 為 16.1%，但近似 code 產生的聲音接近，NAR round-trip 聽感測試約達 95%。
tokenizer_head_joint_v4.pt、.safetensors、.bf16.safetensors：音訊編碼 headnar_lora_joint_v4.pt、.safetensors、.bf16.safetensors：NAR 解碼分支 LoRA_comfyui.safetensors：配合 ComfyUI 的 YuE2 權重布局- LoRA rank 為 32，覆蓋 28 層 NAR attention、MLP，以及完整替換的
vae2llm和llm2vae
.bf16 版本約為完整精度檔案的一半，head 與 fp32 的輸出一致率為 98.6%。項目附有 scripts/ckpt_io.py、訓練迴圈和推論腳本；ComfyUI 可把 LoRA 載入 YuE2 checkpoint 的 MODEL 輸出，強度設為 1.0，CLIP 輸入不受影響。頁面沒有提供 GGUF 檔案、檔案大小、上下文長度、Ollama、LM Studio、llama.cpp 或 MTP draft speculation 支援資料，亦沒有列出可供選擇的量化級別。
模型先以 4,765 首 YuE2 自行生成歌曲訓練，再適配真實音訊；因此它的價值集中於提升真實錄音的編碼與 NAR 解碼，而非取代 YuE2-3B 的完整生成能力。授權為 CC-BY-NC-4.0，商業用途需要另行確認授權條件。
