2025年06月26日
2025年最好的AI生成音乐平台有哪些？
2025年AI音乐生成现状：领先平台战略分析报告
引言：生成式音频的渐强音
2025年，生成式人工智能（AI）正在音乐领域掀起一场深刻的革命。这项技术不再仅仅是新奇的工具，而是创意工作流程的根本性范式转变，它为广大的艺术家、内容创作者和开发者群体 democratized（民主化）了音乐创作 ¹。曾经需要数年专业训练和昂贵设备才能完成的任务，如今通过简单的文本提示即可在数秒内实现。
在这场变革的前沿，涌现出几家关键的竞争者，它们共同定义了2025年的市场格局：Suno、Udio、Stability AI的Stable Audio，以及谷歌的MusicFX。这些平台不仅展示了技术的惊人潜力，也凸显了当前行业面临的核心张力：生成速度与创意深度、用户控制与算法的不可预测性，以及技术创新与法律风险之间的复杂博弈。
本报告旨在提供一份对当前AI音乐生成领域的权威性战略分析。报告的核心论点是：在2025年，选择“最佳”平台并非是要找出一个唯一的赢家，而是一个基于用户特定目标、风险承受能力和创作需求的战略性决策。本报告将深入剖析每个平台的优劣、底层技术、以及至关重要的版权和商业使用问题，为创意专业人士提供在这一新兴领域中做出明智决策所需的全面洞察。
第一部分：2025年AI音乐生成市场
1.1 新的创意范式：从利基工具到大众赋能者
AI音乐生成技术已从一个边缘化的实验性领域，迅速演变为一个赋能大众的创意产业核心。市场采纳的主要驱动力在于其前所未有的可及性。从社交媒体内容创作者寻求独特的背景音乐，到电影制作人、游戏开发者和市场营销人员需要为其项目定制音频，这些平台正在成为不可或缺的工具 ³。
这种转变带来了显著的经济影响。它极大地降低了高质量音乐制作的门槛，减少了对昂贵录音棚时间和传统版权音乐库授权的需求 ⁴。对于独立创作者和中小型企业而言，这意味着他们如今能够以极低的成本，制作出以往只有大型机构才能负担得起的专业级音视频内容。
更重要的是，市场正在从简单的“文本到音乐”生成器，演变为一个功能全面的创意生态系统。专业化工具的出现证明了这一点，例如专注于古典音乐的AIVA，或擅长即时生成背景音乐的Boomy和Mubert ⁶。这种生态系统的发展表明，AI音乐生成正在走向成熟，能够满足日益细分的市场需求。
1.2 深入底层：驱动音乐的技术
要理解各个平台的差异，首先必须了解其共同的技术基础。当前，主导AI音乐生成领域的是潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。这种架构因其能够生成高保真度的输出而备受瞩目，相较于生成对抗网络（GANs）等早期模型具有明显优势 ⁷。
扩散模型的过程在概念上分为两步，其灵感来源于热力学中的分子扩散 ⁷。首先是
前向扩散（Forward Diffusion），在这个过程中，模型系统性地、逐步地向一个干净的音频信号中添加噪声（如高斯噪声），直到原始信号完全变成无规律的白噪声。这个过程是可预测的、基于概率的马尔可夫链 ⁷。其次是
反向扩散（Reverse Diffusion），也是生成的核心。模型被训练来学习如何逆转这个过程：从纯粹的噪声开始，逐步地、迭代地去除噪声，最终重建出一个全新的、干净的音频信号 ⁸。
为了提高效率，现代模型通常在“潜在空间”中执行这一过程，其关键架构组件包括：
变分自动编码器（Variational Autoencoder, VAE）：VAE的作用是将高分辨率的原始音频波形压缩成一个体积更小、信息更密集的“潜在表示”。这个过程类似于将一首高品质WAV文件压缩成MP3。在潜在空间中进行扩散计算，极大地降低了计算需求，从而实现了更快的训练和生成速度 ⁹。
U-Net：U-Net是扩散模型的核心，它负责执行去噪任务。其独特的“U”形结构包含一个编码器（下采样路径）、一个瓶颈层和一个解码器（上采样路径）。这种设计使模型能够同时学习音频的宏观结构（如旋律、节奏）和微观细节（如音色、高频谐波），从而生成结构完整且细节丰富的音乐 ⁸。
文本编码器（Text Encoder）：为了让模型理解文本提示，系统会使用一个预训练的文本编码器，例如Stable Audio所使用的CLAP模型。这个编码器将用户的文本输入（如“史诗感的电影配乐”）转换成机器能够理解的数学向量（嵌入），这些嵌入随后被注入U-Net的去噪过程中，以引导生成符合描述的音乐内容 ⁹。
尽管领先的平台，特别是Stable Audio以及很可能包括Suno和Udio，都构建在潜在扩散模型这一共同的技术基础之上，但它们的输出却存在显著差异。Suno的音乐结构严谨，而Udio的作品则更富创造性和不可预测性。这种差异并非源于根本不同的核心技术，而是来自每个平台在实现过程中的“独家秘方”。这些秘方包括：所使用的训练数据集的性质和范围、对模型的微调策略、专有的条件控制方法（如Stable Audio的计时嵌入），以及最终选择向用户开放哪些控制参数。例如，Suno很可能优先使用结构清晰、商业上成功的音乐进行训练，这导致其输出带有“公式化”的特点 ¹¹。相比之下，Udio可能采用更多样化、甚至未经严格筛选的数据集，从而产生了更“有机”和“不可预测”的结果 ¹¹。这表明，当前市场的竞争本质上是数据管理、模型调优和用户体验设计的竞赛，而非底层技术架构的根本性对抗。
第二部分：深度剖析：文本到音乐的巨头
2.1 Suno：速度与结构的建筑师
核心优势：Suno的核心价值在于其无与伦比的生成速度和创造结构完整歌曲的能力。用户仅需输入简单的文本提示，Suno便能在数秒内生成包含主歌、副歌、吉他独奏等完整结构的全长曲目 ⁶。它擅长制作音质优良、具有商业可行性的音乐，非常适合用作社交媒体内容的背景音乐、广告配乐或快速创作原型 ⁶。其用户界面直观易用，对非音乐专业人士也十分友好，并内置了歌词生成器和多语言支持等实用功能 ³。
性能与局限：尽管Suno在流行、电子等主流音乐类型上表现出色，但其输出常被评价为“公式化”、“可预测”甚至“缺乏灵魂” ¹¹。在处理古典乐或氛围音乐等更需要细微变化和“不可预测性”的曲风时，Suno往往会陷入困境，其管弦乐作品常常趋向于电影般的紧张感，而非用户所期望的欢快或宁静 ¹¹。此外，其生成的人声虽然清晰，但听起来较为通用，缺乏情感特质 ¹¹。
理想用例：对于那些将效率、可预测性和成品质量置于绝对原创性之上的用户，Suno是无可争议的首选工具。它非常适合需要快速、可靠地生成功能性商业音乐的内容创作者和营销人员 ³。
2.2 Udio：创意探索的特立独行者
核心优势：Udio的主要魅力在于其能够生成感觉更“有机”、“充满惊喜”和“有灵魂”的音乐 ¹¹。它在摇滚和层次丰富的电子音乐等风格上表现尤为突出，能引入更多变化、有趣的转折，使其作品听起来不那么像AI生成 ¹¹。此外，Udio还被定位为一款强大的协作工具，提供了专为团队项目设计的功能 ⁶。
性能与局限：这种创造性的自由是以牺牲部分控制力为代价的。Udio比Suno更难预测和驾驭 ¹¹。它有时会忽略用户明确的否定性指令（例如，在被告知不要添加人声时仍然添加），并且其生成的歌曲结尾可能显得突兀或不自然 ¹¹。在生成速度上，Udio也比Suno要慢 ¹¹。
理想用例：对于寻求灵感、期待意外之喜、并将AI视为“人类般”创意伙伴的艺术家和创作者来说，Udio是更佳的选择。它是一个理想的头脑风暴和艺术探索平台 ³。
2.3 Stable Audio 2.0：专业人士的动力站
核心优势：由Stability AI开发的Stable Audio 2.0以其专业级功能脱颖而出。其最引人注目的特性是**音频到音频（audio-to-audio）**的生成能力，允许用户上传自己的音频样本，然后通过文本提示对其进行转换和再创作 ⁴。它能够生成长达3分钟、具有连贯结构的高品质（44.1 kHz立体声）音轨 ¹⁴。至关重要的是，Stable Audio的训练数据来源于获得授权的AudioSparx音乐库，并为创作者提供了选择退出的权利，这使其在商业应用方面具有更坚实的法律基础 ¹⁴。
性能与局限：尽管其定位专业，但用户的反馈呈现两极分化。一些用户认为其输出“同质化严重”，缺乏人类创作音乐的“感觉”和动态变化 ¹⁸。它似乎更擅长生成单一乐器音轨，而非复杂的多乐器合奏 ¹⁸。这表明其技术能力与艺术表现力之间仍存在差距。此外，其免费计划在上传和生成数量上限制较多 ¹⁵。
理想用例：Stable Audio最适合需要精细控制（如音频到音频转换）、高保真输出，以及最重要的——为项目寻求低法律风险保障的声音设计师、音乐制作人和商业实体 ⁴。
当前市场上的领先平台揭示了一种经典的权衡关系，可以称之为“AI音乐生成的三难困境”。用户通常可以在以下三个属性中优化其中两个，但往往需要以牺牲第三个为代价：速度/效率、创意原创性和精细控制力。
Suno 优先考虑速度和一种形式上的控制力（通过可预测的歌曲结构），但牺牲了创意原创性（其输出较为公式化）¹¹。
Udio 优先考虑创意原创性，但牺牲了控制力（结果不可预测，有时会忽略指令）和速度（生成较慢）¹¹。
Stable Audio 则优先考虑控制力（通过音频到音频和长度参数等功能），但根据部分用户反馈，这可能牺牲了创意原创性（输出被指“同质化”）和绝对的速度（与Suno即时生成完整歌曲相比，其工作流程更为审慎）¹⁴。
这个三难困境为用户理解市场提供了一个强有力的框架。不存在一个普适的“最佳”平台，只存在最符合用户所看重的两个属性的平台。一个需要快速制作广告配乐的内容创作者会选择Suno；一个寻求灵感缪斯的艺术家会选择Udio；而一个需要转换特定音频样本的声音设计师则会选择Stable Audio。
第三部分：创新者与交互前沿
3.1 谷歌的MusicFX (Lyria)：实时交互式乐器
核心概念：由谷歌Lyria模型驱动的MusicFX，被定位为一个实验性工具，它将生成器转变为一种可以实时演奏的乐器 ²⁰。其核心创新在于
实时、交互式的控制能力 ²³。
功能与控制：用户可以通过一个低延迟的WebSocket连接，在音乐生成过程中进行实时引导。其独特的DJ模式允许用户混合多个带有可调节权重的文本提示，从而动态地融合不同的音乐风格和元素 ²²。此外，一系列丰富的参数可以被即时修改，包括节拍（
bpm）、音乐密度（density）、音色亮度（brightness）、调式音阶（scale），甚至可以单独静音贝斯或鼓组（mute_bass, mute_drums）²²。这种设计将创作过程从一次性的“提示-生成”模式，转变为一场连续的、动态的表演。
局限与现状：作为一个“实验性”工具，MusicFX的未来充满不确定性，这与谷歌过去终止多个项目的历史相符 ²²。它目前存在显著的功能限制：无法生成连贯的人声，生成的音轨长度较短且结尾突兀，并且其服务仅在部分国家和地区提供 ²¹。
理想用例：MusicFX最适合那些乐于探索前沿技术的实验者、希望构建新颖交互式体验的开发者，以及寻求能够实时响应其想法的独特头脑风暴工具的音乐家 ²²。
3.2 下一波浪潮：集成控制的兴起与AI的“DAW化”
市场趋势清晰地表明，AI音乐技术正在超越简单的“生成”功能，向着深度编辑和工作流程集成的方向发展。这一过程可以被概括为AI的“DAW化”（Digital Audio Workstation，数字音频工作站化）。
Adobe的Project Music GenAI Control 是这一趋势的旗舰范例。Adobe的明确目标是为音乐提供“像Photoshop处理图像一样”的、“像素级”的深度控制 ²⁶。其工作流程被设计为“先生成，后编辑”：用户首先通过文本提示生成音乐，然后可以无缝地调整节奏、结构、强度，并对任意片段进行重新混音。这旨在解决创作者在制作定制长度的片头、片尾和背景配乐时面临的主要工作流程痛点 ²⁶。
与此同时，一个模块化的工具生态系统正在形成，不同的工具专注于特定的、精细化的任务，预示着未来创作者可能会使用一套组合的AI工具集。
Controlla：专注于人声转换、创建AI合唱团，以及AI辅助人声的商业化 ²⁷。
**Music.ai (Moises)**：提供企业级的平台，用于高质量的音源分离（stem separation），这是混音和再创作流程中的关键步骤 ²⁸。
MusicGen：由Meta/Facebook开发的开源模型，允许用户通过上传一段参考旋律来引导生成，这是另一种形式的精细化控制 ²⁹。
这些发展共同指向一个根本性的范式转变：AI音乐正在从一个“黑箱生成器”模型，演变为一个“交互式共同创作者”模型。未来的价值不再仅仅在于初始生成的结果，而更多地在于那些能够促进人类创作者与AI之间进行持续、迭代对话的工具。谷歌的MusicFX引入了实时表演的概念 ²³，Adobe的项目则明确要将旗舰创意软件的深度编辑能力复刻到音频领域 ²⁶。而像Music.ai和Controlla这样的工具，正在将特定的制作任务（如音源分离、人声建模）从传统流程中“解放”出来，并用AI进行增强 ²⁷。将这些信号结合起来，可以清晰地看到一个未来：AI不再是音乐创作流程中一个孤立的步骤，而是深度嵌入从创意萌芽到最终母带处理的整个工作流中的一个基础层。这预示着音乐创作方式的根本性变革。
第四部分：关键维度：驾驭版权、所有权与商业使用
4.1 法律迷宫：人类作者身份的困境
所有AI生成内容都面临一个根本性的法律挑战。根据法律分析和美国版权局的立场，完全由AI生成的作品可能因缺乏“人类作者身份”这一核心要素而无法获得版权保护 ³⁰。
这产生了一个悖论：用户可以创作音乐，但可能无法在传统法律意义上“拥有”它。这意味着他们无法阻止他人未经授权地使用、复制或分发这些作品。对于任何旨在进行商业开发的项目而言，这都是一个重大的法律风险。
4.2 平台政策解构：比较分析
深入研究各平台的服务条款（ToS）对于理解用户被授予的权利至关重要。以下是对主要平台政策的解构分析。
Suno：免费计划严格限定于非商业用途。付费的Pro和Premier计划则授予用户“商业使用”许可 ³⁰。然而，其服务条款非常复杂，其中规定用户授予Suno一项广泛、永久、免版税的许可，允许Suno使用、再许可和修改用户生成的内容（包括用户自己编写的歌词）。这一条款对于希望保留其作品完全控制权的用户来说，可能是一个令人担忧的重大让步 ³⁵。
Udio：其服务条款声明用户可以将其输出用于商业目的 ³²。但是，与Suno类似，它也要求用户授予Udio及其他用户一项广泛、永久的许可，允许他们使用、修改和分发用户的内容。这同样给作品的独家性和控制权带来了显著的模糊性 ³²。
Stable Audio：提供目前市场上最清晰、最专业的授权结构。它设有免费的“个人”许可（用于非商业项目）以及付费的“创作者”和“企业”许可（用于商业项目）¹⁹。其条款更接近传统的软件授权模式，为商业用户提供了更高的法律确定性。
为了更清晰地展示这些差异，下表对各平台的商业使用和所有权政策进行了总结。
表1：AI音乐平台商业使用与所有权政策比较
| 特性 | Suno | Udio | Stable Audio |
|---|---|---|---|
| 输出内容所有权 | 条款复杂。付费用户获得商业使用权，但Suno保留对生成内容的广泛使用权 ³⁰。 | 用户可将输出用于商业目的，但平台和社区也获得对用户内容的广泛使用和修改权 ³²。 | 用户在遵守许可协议的前提下拥有其生成内容的使用权。许可分为个人、创作者和企业等级 ¹⁹。 |
| 免费版商业使用权 | 禁止 ³⁰。 | 允许，但受限于平台对内容的广泛权利 ³²。 | 禁止（个人许可） ¹⁹。 |
| 付费版商业使用权 | 允许（Pro/Premier计划） ³⁰。 | 允许 ³²。 | 允许（创作者/企业许可） ¹⁹。 |
| 用户授予平台的许可 | 广泛、永久、可再许可、免版税的权利，涵盖用户所有输入和输出内容 ³⁵。 | 广泛、永久、可再许可、免版税的权利，允许平台及其他用户使用、修改和分发用户内容 ³²。 | 平台需要许可来运营服务，但未声明对用户生成内容拥有Suno/Udio那样广泛的权利 ³⁷。 |
| 关键限制/注意事项 | 即使用户自己写的歌词，也受平台广泛许可的约束。版权保护不确定 ³⁰。 | 法律灰色地带，用户可能无法阻止他人使用其AI生成的作品 ³²。 | 商业使用必须购买相应许可。平台使用内容识别技术防止上传受版权保护的材料 ¹⁶。 |
4.3 定时炸弹：训练数据争议
对于商业用户而言，一个更深层次、更隐蔽的风险在于模型本身可能内嵌的版权侵权问题。
侵权指控：Suno和Udio对其训练数据的来源一直讳莫如深。大量证据表明，它们的模型很可能是在未经授权的情况下，使用了海量受版权保护的音乐进行训练的。用户已经证明，这两个平台能够生成与ABBA、披头士乐队、Oasis等著名艺术家的歌曲在旋律、风格甚至歌词上都惊人相似的作品 ³⁸。这一问题已经引发了法律行动，多家主要唱片公司已对Udio提起诉讼 ³⁹。
Stable Audio的风险规避策略：与此形成鲜明对比的是，Stability AI做出了一项关键的战略决策：其Stable Audio模型完全使用来自版权音乐库AudioSparx的授权数据集进行训练。此外，他们还为AudioSparx的艺术家们提供了选择退出训练的机会 ¹⁶。这一举措旨在从根本上消除其平台面临的版权侵权风险。
对于任何专业用户来说，一个至关重要的结论是：一个平台授予的“商业许可”的价值，完全取决于该平台本身的法律合规性。从一个建立在可能侵权的训练数据之上的服务（如Suno或Udio）获得的许可，可以被视为一种“有瑕疵的许可”。它授予用户使用一个本身可能构成侵权衍生品的输出的权利。这使用户在下游面临着巨大的法律和财务风险，因为原始版权所有者（例如唱片公司）可能会对其提起诉讼。因此，对于风险规避型的商业用户而言，训练数据的来源和合法性（即“血统”）是决定平台选择的唯一最重要的因素。Stable Audio通过使用授权数据集，试图提供一种“干净”的许可，这使其成为大型企业或高风险商业项目中唯一可行的选择，因为在这些项目中，法律保障是不可协商的。
第五部分：2025年战略展望与建议
5.1 最终评分：综合比较
本报告对2025年AI音乐生成领域的分析表明，市场正处于一个充满活力但又充满挑战的阶段。每个领先平台都提供了独特的价值主张，同时也伴随着特定的权衡。为了给专业人士提供一个清晰的决策依据，下表综合了本报告的所有分析，对各平台进行了多维度评分。
表2：2025年领先AI音乐平台综合特性矩阵
| 平台 | 核心优势 | 理想用例 | 音频质量 | 创意控制 | 商业使用风险 | 关键差异点 | 定价模型 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Suno | 速度快，结构完整 | 社交媒体、背景音乐、快速原型 | 4/5 | 3/5 | 高 | 秒级生成完整歌曲 ¹¹ | Freemium（免费/专业/高级） ³ |
| Udio | 创意性强，风格有机 | 艺术创作、灵感激发、头脑风暴 | 4/5 | 2/5 | 高 | 音乐更具“灵魂”和不可预测性 ¹¹ | Freemium（免费/标准/专业） ³ |
| Stable Audio | 专业级控制，法律风险低 | 商业制作、声音设计、音频转换 | 4.5/5 | 4.5/5 | 低 | 音频到音频生成，使用授权数据 ¹⁴ | Freemium（免费/专业/工作室/最大） ¹⁹ |
| Google MusicFX | 实时交互，动态引导 | 实验性应用、现场表演、开发者API | 3.5/5 | 5/5 | 中 | 可作为实时乐器演奏 ²² | 免费（实验性） ²² |
注：商业使用风险评估基于训练数据来源的透明度和法律诉讼风险。
5.2 未来轨迹：AI音乐的演进
展望未来，AI音乐技术将沿着几个关键方向继续演进：
超现实人声：生成具有情感、细微差别和可控性的逼真人声将成为下一个技术突破口。
多轨音源生成：平台将不再只生成混合后的立体声音频，而是直接输出分离的、可独立编辑的多轨音源（如鼓、贝斯、人声、吉他），这将成为标准功能。
深度DAW集成：AI将不再是一个独立的网站或应用，而是作为插件深度集成到现有的数字音频工作站（如Ableton Live, Logic Pro）中，成为专业人士工作流程的一部分。
代理人系统：未来可能会出现基于AI“制作人”的系统，用户只需通过高级指令（例如，“为这段视频制作一个从紧张到激昂的配乐，时长2分15秒”）来指导AI完成复杂的音乐创作和制作任务。
5.3 对创意专业人士的行动建议
基于以上分析，针对不同类型的专业用户，提出以下具体建议：
对于社交媒体内容创作者/小型企业：
Suno 是最务实的选择。它能快速、经济地生成高质量的背景音乐，满足日常内容制作的需求。虽然存在法律风险，但对于小规模、非核心商业或低预算的项目来说，这种风险相对可控。其无与伦比的速度和成本效益是决定性优势。对于艺术家/音乐家/词曲作者：
Udio 是激发创意、打破创作瓶颈的卓越工具。可以将其作为一个“灵感机器”，生成新颖的音乐动机和概念。同时，Stable Audio 的音频到音频功能对于将个人录制的片段或即兴演奏（Riff）转化为全新素材具有不可估量的价值。建议将两者结合使用，Udio用于探索，Stable Audio用于深化。对于商业制作人/电影工作室/大型品牌：
Stable Audio 是高风险商业项目的唯一推荐平台。其使用授权训练数据集和清晰的专业许可等级，提供了竞争对手所缺乏的关键法律保障。为了获得这种法律和商业上的安全性，其在创意输出上可能存在的些许妥协是必要且值得付出的代价。对于开发者/技术创新者：
谷歌的MusicFX/Lyria API 提供了目前最先进和灵活的工具集，用于构建新颖的、实时的交互式音乐应用。对于走在技术前沿的人来说，其“实验性”本身就是一种特性而非缺陷。此外，Stable Audio 和 MusicGen 的开源组件也是进行研究和开发的关键资源 10。
引用的著作
2025上半年AI大事件盘点：技术、应用与未来趋势 - 21财经, 访问时间为 六月 26, 2025， https://www.21jingji.com/article/20250620/herald/7f1afe1c604df468dc0cf669fe497904.html
How to Use Google Musicfx to Create Your Music? - DEV Community, 访问时间为 六月 26, 2025， https://dev.to/saif05/how-to-use-google-musicfx-to-create-your-music-g18
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Let’s talk about Stable Audio AI - MusicLibraryReport, 访问时间为 六月 26, 2025， https://musiclibraryreport.com/forums/topic/lets-talk-about-stable-audio-ai/
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Music AI: AI Audio Models to Power Your Music Business, 访问时间为 六月 26, 2025， https://music.ai/
MusicGen - a Hugging Face Space by facebook, 访问时间为 六月 26, 2025， https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen
Suno Community Guidelines - Suno AI, 访问时间为 六月 26, 2025， https://suno.com/community-guidelines
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Can music generated with Udio be used commercially? : r/udiomusic, 访问时间为 六月 26, 2025， https://www.reddit.com/r/udiomusic/comments/1c1d7d8/can_music_generated_with_udio_be_used_commercially/
Ownership and Copyright Claims with Released Work with AI : r/udiomusic - Reddit, 访问时间为 六月 26, 2025， https://www.reddit.com/r/udiomusic/comments/1cg8wfd/ownership_and_copyright_claims_with_released_work/
Rights & Ownership - Knowledge Base - Suno, 访问时间为 六月 26, 2025， https://help.suno.com/en/categories/550145
Does Distribution Violate Suno’s Terms of Service? : r/SunoAI - Reddit, 访问时间为 六月 26, 2025， https://www.reddit.com/r/SunoAI/comments/1ehehgn/does_distribution_violate_sunos_terms_of_service/
FAQs - Stable Audio, 访问时间为 六月 26, 2025， https://stableaudio.com/faqs
Stability AI Terms of Service - Stable Audio, 访问时间为 六月 26, 2025， https://stableaudio.com/terms/12-09-2023
Yes… Udio’s output resembles copyrighted music, too. - Music Business Worldwide, 访问时间为 六月 26, 2025， https://www.musicbusinessworldwide.com/yes-udios-output-resembles-copyrighted-music-too/
UDIO Responds to law suit “Our Tech “Listens” to major label songs” LOL!!!! - Envato Forums, 访问时间为 六月 26, 2025， https://forums.envato.com/t/udio-responds-to-law-suit-our-tech-listens-to-major-label-songs-lol/493220