[UPDATE][acestep15v2][1.0.15]

acestep15v2/Chart.yaml

@@ -3,4 +3,4 @@ appVersion: "0.1.8"
 description: A Step Towards Music Generation Foundation Model.
 name: acestep15v2
 type: application
-version: 1.0.7
+version: 1.0.15

acestep15v2/OlaresManifest.yaml

@@ -7,7 +7,7 @@ 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: acestep15v2
-  version: '1.0.7'
+  version: '1.0.15'
   title: ACE-Step 1.5
   categories:
   - Creativity
@@ -70,6 +70,9 @@ spec:
     - Requires ≥12GB VRAM (with offload) or ≥20GB recommended; all LM models remain compatible
 
   upgradeDescription: |
+
+    Add the Helm release revision to the download Job name so upgrades do not patch its immutable pod template.
+    Replace the Bitnami OpenResty proxy with official OpenResty and run it as UID/GID 1000 with writable runtime paths.
     **What's new in v0.1.8** ([release notes](https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5/releases/tag/v0.1.8))
     - Upgraded container image to beclab/ace-step-ace-step-1.5:v0.1.8
     - Default preset (best quality): acestep-v15-xl-sft + acestep-5Hz-lm-4B, CPU offload enabled
@@ -83,6 +86,11 @@ 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

acestep15v2/acestep15v2/Chart.yaml

@@ -1,5 +1,5 @@
 apiVersion: v2
-appVersion: "1.25.3-2"
+appVersion: "1.29.2.5"
 description: ACE-Step 1.5 Client Proxy - Nginx reverse proxy
 name: acestep15v2
 type: application

acestep15v2/acestep15v2/templates/clientproxy.yaml

@@ -44,9 +44,19 @@ data:
     }
 
     server {
+
+      client_body_temp_path /tmp/client_body;
+
+      proxy_temp_path /tmp/proxy;
+
+      fastcgi_temp_path /tmp/fastcgi;
+
+      uwsgi_temp_path /tmp/uwsgi;
+
+      scgi_temp_path /tmp/scgi;
         listen 8080;
-        access_log /opt/bitnami/openresty/nginx/logs/access.log;
-        error_log /opt/bitnami/openresty/nginx/logs/error.log;
+        access_log /dev/stdout;
+        error_log /dev/stderr;
 
         set $main_backend "acestep-svc.acestep15v2server-shared.svc.cluster.local:7860";
         set $download_backend "download-svc.acestep15v2server-shared.svc.cluster.local:8090";
@@ -161,15 +171,22 @@ spec:
             items:
               - key: nginx.conf
                 path: nginx.conf
+        - name: nginx-runtime
+          emptyDir: {}
       containers:
         - name: nginx
-          image: "docker.io/beclab/aboveos-bitnami-openresty:1.25.3-2"
+          image: "docker.io/openresty/openresty:1.29.2.5-bookworm-fat"
+          command:
+            - /usr/local/openresty/bin/openresty
+          args:
+            - -g
+            - "daemon off; pid /tmp/nginx.pid;"
+          securityContext:
+            runAsUser: 1000
+            runAsGroup: 1000
           ports:
             - containerPort: 8080
               protocol: TCP
-          env:
-            - name: OPENRESTY_CONF_FILE
-              value: /etc/nginx/nginx.conf
           readinessProbe:
             exec:
               command:
@@ -192,11 +209,10 @@ spec:
               memory: 64Mi
           volumeMounts:
             - name: nginx-config
-              mountPath: /etc/nginx/nginx.conf
-              subPath: nginx.conf
-            - name: nginx-config
-              mountPath: /opt/bitnami/openresty/nginx/conf/server_blocks/nginx.conf
+              mountPath: /etc/nginx/conf.d/default.conf
               subPath: nginx.conf
+            - name: nginx-runtime
+              mountPath: /var/run/openresty
 
 ---
 apiVersion: v1

acestep15v2/acestep15v2server/templates/download.yaml

@@ -3,7 +3,7 @@
 apiVersion: batch/v1
 kind: Job
 metadata:
-  name: {{ .Release.Name }}-download-models
+  name: {{ .Release.Name }}-download-models-{{ .Release.Revision }}
   namespace: {{ .Release.Namespace }}
   labels:
     app: {{ .Release.Name }}-download-models
@@ -14,6 +14,9 @@ spec:
     metadata:
       labels:
         app: {{ .Release.Name }}-download-models
+        gateway.olares.io/shared-caller-outbound: "false"
+      annotations:
+        linkerd.io/inject: disabled
     spec:
       restartPolicy: OnFailure
       containers:

acestep15v2/i18n/de-DE/OlaresManifest.yaml

@@ -0,0 +1,43 @@
+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: |
+    **Neu in v0.1.8** ([Versionshinweise](https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5/releases/tag/v0.1.8))
+    - Container-Image auf beclab/ace-step-ace-step-1.5:v0.1.8 aktualisiert
+    - Standard-Preset (beste Qualität): acestep-v15-xl-sft + acestep-5Hz-lm-4B, CPU-Offload aktiviert
+    - Vorab-Download von Haupt-Repo + xl-sft + 4B LM (~36 GB Erstinstallation; Haupt-Repo wird übersprungen, falls vorhanden)
+    - Verbesserungen an Retake, Flow-Edit und Repaint sowie mehrere Fehlerbehebungen

acestep15v2/i18n/es-ES/OlaresManifest.yaml

@@ -0,0 +1,43 @@
+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: |
+    **Novedades en v0.1.8** ([notas de la versión](https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5/releases/tag/v0.1.8))
+    - Imagen de contenedor actualizada a beclab/ace-step-ace-step-1.5:v0.1.8
+    - Preset predeterminado (mejor calidad): acestep-v15-xl-sft + acestep-5Hz-lm-4B, CPU offload activado
+    - Precarga del repositorio principal + xl-sft + 4B LM (~36 GB en la primera instalación; se omite el repo principal si ya existe)
+    - Mejoras en Retake, Flow-Edit y Repaint, y varias correcciones de errores

acestep15v2/i18n/fr-FR/OlaresManifest.yaml

@@ -0,0 +1,43 @@
+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: |
+    **Nouveautés de la v0.1.8** ([notes de version](https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5/releases/tag/v0.1.8))
+    - Image de conteneur mise à niveau vers beclab/ace-step-ace-step-1.5:v0.1.8
+    - Préréglage par défaut (meilleure qualité) : acestep-v15-xl-sft + acestep-5Hz-lm-4B, CPU offload activé
+    - Pré-téléchargement du dépôt principal + xl-sft + 4B LM (~36 Go à la première installation ; dépôt principal ignoré s'il est déjà présent)
+    - Améliorations Retake, Flow-Edit et Repaint, ainsi que plusieurs corrections de bugs

acestep15v2/i18n/it-IT/OlaresManifest.yaml

@@ -0,0 +1,43 @@
+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: |
+    **Novità in v0.1.8** ([note di rilascio](https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5/releases/tag/v0.1.8))
+    - Immagine del container aggiornata a beclab/ace-step-ace-step-1.5:v0.1.8
+    - Preset predefinito (migliore qualità): acestep-v15-xl-sft + acestep-5Hz-lm-4B, CPU offload abilitato
+    - Pre-download del repo principale + xl-sft + 4B LM (~36 GB alla prima installazione; repo principale saltato se già presente)
+    - Miglioramenti a Retake, Flow-Edit e Repaint, e diverse correzioni di bug