Бесплатные нейросетевые гитарные плагины для ИИ-моделирования усилителей (2026)

16 ноября 2025 г.

Лучший бесплатный нейросетевой гитарный плагин в 2026 году — Neural Amp Modeler (NAM). У него открытый исходный код, а гитаристы делятся бесплатными моделями реальных усилителей и педалей. Среди других достойных бесплатных вариантов: AIDA-X, Chow BYOD, Chow Centaur, GuitarML Proteus, Stompbox, ToobAmp и guitarix.

Каждый плагин использует нейросети, обученные на реальных усилителях и педалях, чтобы воспроизводить их звучание, включая несовершенства оборудования. Нейросетевая модель изучает, как педаль или усилитель преобразует входной сигнал, поэтому она может передать тонкие аналоговые нелинейности, которые упускают традиционные модели цифровой обработки сигнала (DSP).

Мы проверили каждый плагин в октябре 2026 года: все восемь по-прежнему доступны для бесплатного скачивания. Если вы ищете бесплатную альтернативу Neural DSP, начните с NAM.

1. Neural Amp Modeler (NAM): бесплатная альтернатива Neural DSP

Neural Amp Modeler — бесплатный плагин моделирования усилителей с открытым исходным кодом, созданный Steven Atkinson. Он воспроизводит файлы моделей .nam, представляющие собой нейросетевые модели реальных усилителей, педалей и полных гитарных трактов.

Чтобы начать, не обязательно создавать модели самостоятельно. Гитаристы делятся тысячами бесплатных моделей NAM на TONE3000. Вы также можете записать свой усилитель и обучить его модель.

Поэтому NAM чаще всего называют в ответ на запрос «бесплатная альтернатива Neural DSP». Neural DSP продаёт тщательно проработанные плагины под именами артистов (с бесплатным 14-дневным пробным периодом), а NAM бесплатно предлагает такой же подход к нейросетевому моделированию усилителей, используя модели сообщества вместо фиксированного набора усилителей.

Форматы: VST3 и AU для Windows 10 (64-бит) или новее и macOS 10.15 или новее. На Linux используйте сторонний плагин Neural Amp Modeler LV2. Stompbox, ToobAmp и guitarix, описанные ниже, также могут загружать файлы NAM.

Цена: БЕСПЛАТНО, открытый исходный код (лицензия MIT).

Скачать: страница Neural Amp Modeler для пользователей | плагин NAM на GitHub

2. AIDA-X: универсальный ИИ-моделировщик усилителей и плеер нейросетевых эффектов

AIDA-X загружает модели RTNeural для эмуляции гитарных усилителей, педалей дисторшна и полных цепочек эффектов. Бесплатный плагин работает на Windows, macOS и Linux в форматах CLAP, LV2, VST2 и VST3; также есть отдельное приложение.

MOD Audio и AIDA DSP совместно разработали AIDA-X. Проект начинался с аудиоплат расширения для Arduino и вырос в гибкий плеер моделей для экосистемы MOD Audio.

AIDA-X построен на RTNeural и использует FFTConvolver для импульсных откликов гитарных кабинетов. Его комбинированные модели обучаются при разных значениях усиления, поэтому усиление нейросетевой модели можно менять в реальном времени.

Цена: полностью БЕСПЛАТНО, открытый исходный код.

Скачать: AIDA-X на GitHub | страница MOD Audio | набор плагинов AIDA DSP на GitHub

3. Chow BYOD (Build-Your-Own-Distortion): создание собственных ИИ-педалей

Этот бесплатный гитарный VST позволяет создавать собственные эффекты дисторшна, соединяя 43 модуля, включая драйвы, средства формирования тембра и вспомогательные инструменты. Он работает как виртуальный педалборд для разработки собственного овердрайва.

Всё началось в 2019 году с учебного проекта Jatin Chowdhury для курса Music 420: плагина эмуляции магнитной ленты. С тех пор его работа выросла в ChowDSP, разрабатывающий аудиоплагины, в том числе BYOD.

BYOD сочетает нейросетевые компоненты на базе RTNeural с традиционным DSP-моделированием схем, обеспечивая низкий алиасинг и точное воспроизведение аналогового поведения.

Цена: БЕСПЛАТНО, открытый исходный код (лицензия GPL).

Скачать: сайт ChowDSP | репозиторий GitHub

4. Chow Centaur: нейросетевая эмуляция Klon Centaur

Chow Centaur — цифровая версия педали овердрайва Klon Centaur, которая стоит более 3 000 $ на вторичном рынке. Инженер Bill Finnegan, учившийся в MIT, начал вручную собирать эту педаль в 1994 году, и она стала «святым Граалем» овердрайва.

Плагин даёт прозрачный овердрайв Klon: сохраняет характер вашей гитары, добавляя теплоту и гармоники.

У него два режима: Traditional (моделирование схемы с узловым анализом) и Neural (рекуррентная нейросеть, работающая в реальном времени на RTNeural). Нейросетевая модель передаёт знаменитую схему Klon, удваивающую напряжение питания с 9 V до 18 V.

Цена: БЕСПЛАТНЫЙ плагин VST3, AU и LV2 для настольных систем и iOS.

Скачать: гитарная VST-педаль ChowDSP | GitHub

5. GuitarML Proteus: создайте модель своего гитарного усилителя и педалей

Proteus позволяет создавать нейросетевые модели собственных гитарных усилителей и педалей эффектов. Бесплатный плагин поддерживает «модели диапазона ручки» (весь диапазон одной ручки) и «модели фиксированной настройки» (одна настройка).

Инженер Keith Bloemer основал GuitarML в 2020 году, чтобы сделать моделирование усилителей доступным каждому. После трёх лет работы над архитектурами сетей Proteus стал бесплатной альтернативой Kemper и Neural DSP для создания моделей собственного оборудования.

Proteus запускает сети LSTM на движке RTNeural. Модель LSTM с 40 ячейками использует около 2 % CPU, на уровне коммерческих плагинов.

Цена: БЕСПЛАТНО, с добровольной поддержкой через Patreon.

Скачать: бесплатные VST-плагины GuitarML.com | Proteus на GitHub

6. Stompbox: полноценный ИИ-педалборд для гитары

Stompbox моделирует полный гитарный усилитель и педалборд эффектов с поддержкой Neural Amp Modeler, импульсных откликов кабинетов (IR), временных эффектов и MIDI-управления. Он работает без графического интерфейса на Raspberry Pi для самостоятельной сборки устройств.

Mike Oliphant создал Stompbox для работы как на устройствах Raspberry Pi, так и в виде плагина для DAW. Он включает тюнер, лупер и полную цепочку эффектов.

Stompbox сочетает Neural Amp Modeler и RTNeural с алгоритмическими DSP-эффектами и предлагает режимы удалённого интерфейса и VST3.

Цена: БЕСПЛАТНО, открытый исходный код.

Скачать: Stompbox на GitHub | интерфейс VST3

7. ToobAmp: нейросетевые гитарные эффекты для Raspberry Pi

ToobAmp — набор из 22 плагинов LV2, оптимизированных для Raspberry Pi, включая TooB Neural Amp Modeler, модели усилителей на основе машинного обучения, импульсные отклики кабинетов и классические гитарные эффекты. Он подходит для проектов самостоятельной сборки гитарных педалей.

Robin Davies создал ToobAmp для проекта PiPedal. Он показывает, что нейросетевые модели усилителей могут эффективно работать на компьютере за 35 $, делая ИИ-эффекты для гитары доступными любителям. Если вместо этого вы используете NVIDIA Jetson Nano, учтите, что у него нет аналогового аудиовыхода: сначала подключите звуковую карту Raspberry Pi I2S к Jetson Nano.

Его модели RTNeural и NAM оптимизированы для процессоров ARM, поэтому они обеспечивают профессиональный гитарный звук на маломощном оборудовании.

Цена: БЕСПЛАТНО, открытый исходный код.

Скачать: ToobAmp на GitHub | проект PiPedal

8. guitarix: симулятор усилителя для Linux с нейросетевыми моделями

guitarix занимает важное место в аудиосистемах Linux с 2000-х годов. Версия 0.45.0 добавила моделирование усилителей с помощью машинного обучения, а теперь он загружает модели как NAM (файлы .nam), так и RTNeural (.json/.aidax). Он также предлагает модульные модели предусилителей и усилителей, эффекты и эмуляцию кабинетов.

RTNeural дополняет два десятилетия развития DSP, поэтому в одном гитарном тракте можно сочетать нейросетевые модели усилителей с традиционными моделями схем.

Цена: БЕСПЛАТНО, открытый исходный код (GPL).

Скачать: guitarix на GitHub | форум LinuxMusicians

Как создать собственные ИИ-эффекты для гитары

Самый простой способ создать собственную нейросетевую модель усилителя: снять отклик реального оборудования с помощью NAM или Proteus. Вы пропускаете тестовый сигнал через усилитель или педаль, записываете результат и обучаете модель на этой паре сигналов.

Для создания собственного плагина большинство инструментов из этого списка используют RTNeural, открытую библиотеку нейросетевого вывода для аудио в реальном времени. Jatin Chowdhury создал её для запуска нейросетей с низкой задержкой и небольшим потреблением CPU, что делает нейросетевые гитарные эффекты пригодными для студии и сцены. NAM использует собственную открытую базовую библиотеку.

RTNeural поддерживает несколько вычислительных реализаций (Eigen, xsimd и обычную C++ STL), а также типы слоёв Dense, GRU, LSTM и Conv1D. Они хорошо подходят для моделирования нелинейного поведения ламп, транзисторов и аналоговых схем.

О нейросетевых моделях, которые генерируют или преобразуют целые звуки, а не моделируют усилитель, читайте в наших руководствах по RAVE от IRCAM, DDSP от Google Magenta и AFTER, диффузионной модели IRCAM с MIDI-управлением. Вы можете обучить модель RAVE, DDSP или AFTER на своих записях без локального GPU; раздел вопросов объясняет, сколько аудио требуется каждой модели.

Более крупные нейросетевые модели, например для восстановления аудио и разделения на стемы, слишком ресурсоёмки для гитарного плагина реального времени. VST Neural Analog запускает их в облаке, поэтому GPU не нужен.

Если вам нужны и бесплатные инструментальные плагины, sforzando воспроизводит бесплатные библиотеки сэмплов SFZ, например фортепиано, барабаны и струнные.

Вопросы о бесплатных нейросетевых гитарных плагинах

Какая бесплатная альтернатива Neural DSP лучше всего?

Neural Amp Modeler (NAM) — самая близкая бесплатная альтернатива. Он использует тот же подход к нейросетевому моделированию усилителей, имеет открытый исходный код, а сообщество делится бесплатными моделями реальных усилителей и педалей на TONE3000. Плагины Neural DSP платные, но доступен бесплатный 14-дневный пробный период.

Какие бесплатные нейросетевые гитарные плагины работают на Linux?

guitarix, ToobAmp, AIDA-X, Chow BYOD, Chow Centaur и GuitarML Proteus имеют версии для Linux. Для моделей NAM на Linux используйте сторонний плагин Neural Amp Modeler LV2.

Могу ли я бесплатно создать модель своего усилителя?

Да. Neural Amp Modeler и GuitarML Proteus позволяют записать звучание своего усилителя или педали, обучить на нём нейросетевую модель, а затем использовать её в бесплатном плагине.