beclab · TShentu · Sep 15, 2026
diff --git a/acestep15v3/Chart.yaml b/acestep15v3/Chart.yaml
@@ -3,4 +3,4 @@ appVersion: "0.1.8"
 description: A Step Towards Music Generation Foundation Model.
 name: acestep15v3
 type: application
-version: 1.1.14
+version: 1.1.23
diff --git a/acestep15v3/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/OlaresManifest.yaml
@@ -6,11 +6,14 @@ metadata:
   description: The most powerful local music generation model that outperforms most commercial alternatives
   icon: https://app.cdn.olares.com/appstore/acestep/icon2.png
   appid: acestep15v3
-  version: '1.1.14'
+  version: '1.1.23'
   title: ACE-Step 1.5
   categories:
-    - Creativity
-    - AI
+  - Creativity
+  - AI
+  - models
+  tags:
+  - text-to-audio
 
 entrances:
   - name: acestep15
@@ -83,6 +86,8 @@ spec:
     - Requires ≥12GB VRAM; all LM models remain compatible
 
   upgradeDescription: |
+
+    Run the official OpenResty entrance as UID/GID 1000 with writable runtime paths.
     Switch the reverse-proxy image from Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) to the official OpenResty image `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat`.
 
     Align nginx config mounts and log paths with the official image layout (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`), and drop Bitnami-specific `OPENRESTY_CONF_FILE` wiring.
@@ -133,6 +138,11 @@ spec:
   locale:
     - en-US
     - zh-CN
+    - de-DE
+    - es-ES
+    - it-IT
+    - fr-FR
+    - ja-JP
   doc: https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5
   license:
     - text: MIT License

diff --git a/acestep15v3/i18n/de-DE/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/i18n/de-DE/OlaresManifest.yaml
@@ -0,0 +1,47 @@
+metadata:
+  title: ACE-Step 1.5
+  description: Das leistungsstärkste lokale Musik-Generierungsmodell, das die meisten kommerziellen Alternativen übertrifft
+spec:
+  fullDescription: |
+    Wir präsentieren ACE-Step v1.5, ein hocheffizientes Open-Source-Musik-Foundation-Modell, das kommerzielle Generierungsqualität auf Consumer-Hardware bringt. Bei gängigen Bewertungsmetriken erreicht ACE-Step v1.5 eine Qualität jenseits der meisten kommerziellen Musikmodelle und bleibt dabei extrem schnell — unter 2 Sekunden pro vollständigem Song auf einer A100 und unter 10 Sekunden auf einer RTX 3090. Das Modell läuft lokal mit weniger als 4 GB VRAM und unterstützt leichte Personalisierung: Nutzer können aus nur wenigen Songs ein LoRA trainieren, um ihren eigenen Stil einzufangen.
+
+    **Funktionen**
+    Leistung
+    - Ultrschnelle Generierung: Unter 2 s pro vollständigem Song auf A100, unter 10 s auf RTX 3090 (0,5 s bis 10 s auf A100 je nach Think-Modus und Diffusions-Schritten)
+    - Flexible Dauer: Unterstützt Audio-Generierung von 10 Sekunden bis 10 Minuten (600 s)
+    - Batch-Generierung: Bis zu 8 Songs gleichzeitig erzeugen
+
+    Generierungsqualität
+    - Kommerzielle Ausgabequalität: Qualität jenseits der meisten kommerziellen Musikmodelle (zwischen Suno v4.5 und Suno v5)
+    - Reiche Stilunterstützung: Über 1000 Instrumente und Stile mit feinkörniger Timbre-Beschreibung
+    - Mehrsprachige Lyrics: Unterstützt über 50 Sprachen mit Lyrics-Prompt für Struktur- und Stilkontrolle
+
+    Vielseitigkeit & Kontrolle
+    - Referenz-Audio-Eingabe: Referenz-Audio zur Steuerung des Generierungsstils nutzen
+    - Cover-Generierung: Covers aus vorhandenem Audio erstellen
+    - Neuzeichnen & Bearbeiten: Selektive lokale Audio-Bearbeitung und -Neugenerierung
+    - Spurentrennung: Audio in einzelne Stems aufteilen
+    - Mehrspur-Generierung: Ebenen hinzufügen wie die „Add Layer“-Funktion von Suno Studio
+    - Vocal2BGM: Automatische Begleitung für Gesangsspuren erzeugen
+    - Metadaten-Kontrolle: Dauer, BPM, Tonart/Skala und Taktart steuern
+    - Einfacher Modus: Vollständige Songs aus einfachen Beschreibungen erzeugen
+    - Abfrage-Umschreibung: Automatische LM-Erweiterung von Tags und Lyrics
+    - Audio-Verständnis: BPM, Tonart/Skala, Taktart und Caption aus Audio extrahieren
+    - LRC-Generierung: Lyric-Zeitstempel für erzeugte Musik automatisch erzeugen
+    - LoRA-Training: Ein-Klick-Annotation und Training in Gradio. 8 Songs, 1 Stunde auf 3090 (12 GB VRAM)
+    - Qualitätsbewertung: Automatische Qualitätsbewertung für erzeugtes Audio
+
+    **ACE-Step 1.5 XL (4B DiT)**
+    - acestep-v15-xl-base, acestep-v15-xl-sft, acestep-v15-xl-turbo — höhere Audioqualität mit 4B-Parameter-DiT-Decoder
+    - Erfordert ≥12 GB VRAM (mit Offload) oder empfohlen ≥20 GB; alle LM-Modelle bleiben kompatibel
+
+  upgradeDescription: |
+    Reverse-Proxy-Image von Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) auf das offizielle OpenResty-Image `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat` umstellen.
+
+    nginx-Konfigurations-Mounts und Log-Pfade an das Layout des offiziellen Images anpassen (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`) und die Bitnami-spezifische Verdrahtung von `OPENRESTY_CONF_FILE` entfernen.
+
+    llm-init-Image auf `beclab/llm-init:v1.3.1` anheben.
+
+    HF_TOKEN / HF_ENDPOINT aus OLARES_SYSTEM_HUGGINGFACE_* (Systemebene) mappen und HF_TOKEN über Secret injizieren.
+
+    ACE-Step 1.5 auf das Shared-App-Muster apiVersion v3 migriert (acestep15v2 → acestep15v3): Sub-Charts in ein einzelnes Chart zusammengeführt, nginx-Entrance-Deployment in `acestep15v3` umbenannt, Backends innerhalb des Release-Namespace aufgelöst und `workloadReplicas` für Entrance- und Gradio-Engine-Workloads hinzugefügt.
diff --git a/acestep15v3/i18n/es-ES/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/i18n/es-ES/OlaresManifest.yaml
@@ -0,0 +1,47 @@
+metadata:
+  title: ACE-Step 1.5
+  description: El modelo local de generación musical más potente, que supera a la mayoría de las alternativas comerciales
+spec:
+  fullDescription: |
+    Presentamos ACE-Step v1.5, un modelo foundation musical de código abierto altamente eficiente que lleva la generación de calidad comercial al hardware de consumo. En métricas de evaluación habituales, ACE-Step v1.5 alcanza una calidad superior a la mayoría de los modelos musicales comerciales y sigue siendo extremadamente rápido: menos de 2 segundos por canción completa en una A100 y menos de 10 segundos en una RTX 3090. El modelo se ejecuta en local con menos de 4 GB de VRAM y admite personalización ligera: los usuarios pueden entrenar un LoRA a partir de solo unas pocas canciones para capturar su propio estilo.
+
+    **Funciones**
+    Rendimiento
+    - Generación ultrarrápida: Menos de 2 s por canción completa en A100, menos de 10 s en RTX 3090 (de 0,5 s a 10 s en A100 según el modo think y los pasos de difusión)
+    - Duración flexible: Admite generación de audio de 10 segundos a 10 minutos (600 s)
+    - Generación por lotes: Genera hasta 8 canciones a la vez
+
+    Calidad de generación
+    - Salida de calidad comercial: Calidad superior a la mayoría de los modelos musicales comerciales (entre Suno v4.5 y Suno v5)
+    - Amplio soporte de estilos: Más de 1000 instrumentos y estilos con descripción fina del timbre
+    - Letras multilingües: Admite más de 50 idiomas con prompt de letras para control de estructura y estilo
+
+    Versatilidad y control
+    - Entrada de audio de referencia: Usa audio de referencia para guiar el estilo de generación
+    - Generación de covers: Crea covers a partir de audio existente
+    - Repintado y edición: Edición y regeneración selectiva de audio local
+    - Separación de pistas: Separa el audio en stems individuales
+    - Generación multipista: Añade capas como la función «Add Layer» de Suno Studio
+    - Vocal2BGM: Genera automáticamente acompañamiento para pistas vocales
+    - Control de metadatos: Controla duración, BPM, tonalidad/escala y compás
+    - Modo simple: Genera canciones completas a partir de descripciones sencillas
+    - Reescritura de consultas: Expansión automática con LM de etiquetas y letras
+    - Comprensión de audio: Extrae BPM, tonalidad/escala, compás y descripción del audio
+    - Generación LRC: Genera automáticamente marcas de tiempo de letras para la música generada
+    - Entrenamiento LoRA: Anotación y entrenamiento en un clic en Gradio. 8 canciones, 1 hora en 3090 (12 GB VRAM)
+    - Puntuación de calidad: Evaluación automática de la calidad del audio generado
+
+    **ACE-Step 1.5 XL (4B DiT)**
+    - acestep-v15-xl-base, acestep-v15-xl-sft, acestep-v15-xl-turbo — mayor calidad de audio con decodificador DiT de 4B parámetros
+    - Requiere ≥12 GB VRAM (con offload) o se recomienda ≥20 GB; todos los modelos LM siguen siendo compatibles
+
+  upgradeDescription: |
+    Cambiar la imagen del reverse-proxy de Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) a la imagen oficial de OpenResty `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat`.
+
+    Alinear los montajes de configuración de nginx y las rutas de registro con el diseño de la imagen oficial (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`) y eliminar el cableado específico de Bitnami `OPENRESTY_CONF_FILE`.
+
+    Actualizar la imagen llm-init a `beclab/llm-init:v1.3.1`.
+
+    Mapear HF_TOKEN / HF_ENDPOINT desde OLARES_SYSTEM_HUGGINGFACE_* (nivel de sistema) e inyectar HF_TOKEN mediante Secret.
+
+    Migración de ACE-Step 1.5 al patrón de aplicación compartida apiVersion v3 (acestep15v2 → acestep15v3): subcharts aplanados en un solo chart, Deployment de entrada nginx renombrado a `acestep15v3`, backends resueltos dentro del namespace del release, y `workloadReplicas` añadidos para las cargas de entrada y del motor Gradio.
diff --git a/acestep15v3/i18n/fr-FR/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/i18n/fr-FR/OlaresManifest.yaml
@@ -0,0 +1,47 @@
+metadata:
+  title: ACE-Step 1.5
+  description: Le modèle local de génération musicale le plus puissant, qui surpasse la plupart des alternatives commerciales
+spec:
+  fullDescription: |
+    Nous présentons ACE-Step v1.5, un modèle foundation musical open-source très efficace qui apporte une génération de niveau commercial au matériel grand public. Sur les métriques d'évaluation courantes, ACE-Step v1.5 atteint une qualité supérieure à la plupart des modèles musicaux commerciaux tout en restant extrêmement rapide — moins de 2 secondes par chanson complète sur A100 et moins de 10 secondes sur RTX 3090. Le modèle s'exécute localement avec moins de 4 Go de VRAM et prend en charge une personnalisation légère : les utilisateurs peuvent entraîner un LoRA à partir de quelques chansons pour capturer leur propre style.
+
+    **Fonctionnalités**
+    Performances
+    - Génération ultra-rapide : moins de 2 s par chanson complète sur A100, moins de 10 s sur RTX 3090 (0,5 s à 10 s sur A100 selon le think mode et les étapes de diffusion)
+    - Durée flexible : génération audio de 10 secondes à 10 minutes (600 s)
+    - Génération par lots : jusqu'à 8 chansons simultanément
+
+    Qualité de génération
+    - Sortie de niveau commercial : qualité supérieure à la plupart des modèles musicaux commerciaux (entre Suno v4.5 et Suno v5)
+    - Large prise en charge des styles : plus de 1000 instruments et styles avec description fine du timbre
+    - Paroles multilingues : plus de 50 langues avec invite de paroles pour le contrôle de structure et de style
+
+    Polyvalence et contrôle
+    - Entrée audio de référence : utilisez un audio de référence pour guider le style de génération
+    - Génération de reprises : créez des covers à partir d'un audio existant
+    - Peinture et édition : édition et régénération audio locale sélectives
+    - Séparation des pistes : séparez l'audio en stems individuels
+    - Génération multi-pistes : ajoutez des couches comme la fonction « Add Layer » de Suno Studio
+    - Vocal2BGM : génère automatiquement l'accompagnement pour les pistes vocales
+    - Contrôle des métadonnées : durée, BPM, tonalité/gamme, signature rythmique
+    - Mode simple : générez des chansons complètes à partir de descriptions simples
+    - Réécriture de requête : expansion LM automatique des tags et paroles
+    - Compréhension audio : extrait BPM, tonalité/gamme, signature rythmique et légende de l'audio
+    - Génération LRC : génère automatiquement les horodatages des paroles
+    - Entraînement LoRA : annotation et entraînement en un clic dans Gradio. 8 chansons, 1 heure sur 3090 (12 Go VRAM)
+    - Notation de qualité : évaluation automatique de la qualité de l'audio généré
+
+    **ACE-Step 1.5 XL (4B DiT)**
+    - acestep-v15-xl-base, acestep-v15-xl-sft, acestep-v15-xl-turbo — meilleure qualité audio avec décodeur DiT à 4B paramètres
+    - Requiert ≥12 Go VRAM (avec offload) ou ≥20 Go recommandés ; tous les modèles LM restent compatibles
+
+  upgradeDescription: |
+    Remplacer l'image du reverse-proxy Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) par l'image officielle OpenResty `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat`.
+
+    Aligner les montages de configuration nginx et les chemins de journaux sur la disposition de l'image officielle (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`), et supprimer le câblage spécifique à Bitnami `OPENRESTY_CONF_FILE`.
+
+    Mettre à jour l'image llm-init vers `beclab/llm-init:v1.3.1`.
+
+    Mapper HF_TOKEN / HF_ENDPOINT depuis OLARES_SYSTEM_HUGGINGFACE_* (niveau système) et injecter HF_TOKEN via Secret.
+
+    Migration d'ACE-Step 1.5 vers le modèle d'application partagée apiVersion v3 (acestep15v2 → acestep15v3) : sous-charts aplatis en un seul chart, Deployment d'entrée nginx renommé `acestep15v3`, backends résolus dans le namespace de la release, et `workloadReplicas` ajoutés pour les charges d'entrée et du moteur Gradio.
diff --git a/acestep15v3/i18n/it-IT/OlaresManifest.yaml b/acestep15v3/i18n/it-IT/OlaresManifest.yaml
@@ -0,0 +1,47 @@
+metadata:
+  title: ACE-Step 1.5
+  description: Il modello locale di generazione musicale più potente, che supera la maggior parte delle alternative commerciali
+spec:
+  fullDescription: |
+    Presentiamo ACE-Step v1.5, un modello foundation musicale open-source altamente efficiente che porta la generazione di livello commerciale sull'hardware consumer. Sulle metriche di valutazione più comuni, ACE-Step v1.5 raggiunge una qualità superiore alla maggior parte dei modelli musicali commerciali rimanendo estremamente veloce: meno di 2 secondi per brano completo su A100 e meno di 10 secondi su RTX 3090. Il modello gira in locale con meno di 4 GB di VRAM e supporta una personalizzazione leggera: gli utenti possono addestrare un LoRA a partire da poche canzoni per catturare il proprio stile.
+
+    **Funzionalità**
+    Prestazioni
+    - Generazione ultra-rapida: Meno di 2 s per brano completo su A100, meno di 10 s su RTX 3090 (da 0,5 s a 10 s su A100 a seconda del think mode e dei passi di diffusione)
+    - Durata flessibile: Supporta generazione audio da 10 secondi a 10 minuti (600 s)
+    - Generazione in batch: Genera fino a 8 brani contemporaneamente
+
+    Qualità di generazione
+    - Output di livello commerciale: Qualità superiore alla maggior parte dei modelli musicali commerciali (tra Suno v4.5 e Suno v5)
+    - Ampio supporto di stili: Oltre 1000 strumenti e stili con descrizione fine del timbro
+    - Testi multilingue: Supporta oltre 50 lingue con prompt dei testi per controllo di struttura e stile
+
+    Versatilità e controllo
+    - Input audio di riferimento: Usa audio di riferimento per guidare lo stile di generazione
+    - Generazione di cover: Crea cover da audio esistente
+    - Ripittura e modifica: Editing e rigenerazione selettiva dell'audio locale
+    - Separazione tracce: Separa l'audio in stem individuali
+    - Generazione multi-traccia: Aggiungi layer come la funzione «Add Layer» di Suno Studio
+    - Vocal2BGM: Genera automaticamente l'accompagnamento per le tracce vocali
+    - Controllo metadati: Controlla durata, BPM, tonalità/scala e tempo
+    - Modalità semplice: Genera brani completi da descrizioni semplici
+    - Riscrittura query: Espansione automatica LM di tag e testi
+    - Comprensione audio: Estrae BPM, tonalità/scala, tempo e caption dall'audio
+    - Generazione LRC: Genera automaticamente timestamp dei testi per la musica generata
+    - Training LoRA: Annotazione e training con un clic in Gradio. 8 brani, 1 ora su 3090 (12 GB VRAM)
+    - Punteggio qualità: Valutazione automatica della qualità dell'audio generato
+
+    **ACE-Step 1.5 XL (4B DiT)**
+    - acestep-v15-xl-base, acestep-v15-xl-sft, acestep-v15-xl-turbo — qualità audio superiore con decoder DiT da 4B parametri
+    - Richiede ≥12 GB VRAM (con offload) o consigliati ≥20 GB; tutti i modelli LM restano compatibili
+
+  upgradeDescription: |
+    Passare l'immagine del reverse-proxy da Bitnami OpenResty (`beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2`) all'immagine ufficiale OpenResty `openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat`.
+
+    Allineare i mount della configurazione nginx e i percorsi dei log al layout dell'immagine ufficiale (`/etc/nginx/conf.d/default.conf`, `/usr/local/openresty/nginx/logs/...`) e rimuovere il cablaggio specifico Bitnami `OPENRESTY_CONF_FILE`.
+
+    Aggiornare l'immagine llm-init a `beclab/llm-init:v1.3.1`.
+
+    Mappare HF_TOKEN / HF_ENDPOINT da OLARES_SYSTEM_HUGGINGFACE_* (livello di sistema) e iniettare HF_TOKEN tramite Secret.
+
+    Migrazione di ACE-Step 1.5 al pattern di app condivisa apiVersion v3 (acestep15v2 → acestep15v3): sub-chart appiattiti in un unico chart, Deployment di ingresso nginx rinominato in `acestep15v3`, backend risolti nel namespace della release e `workloadReplicas` aggiunti per i workload di ingresso e del motore Gradio.