Open-LLM-VTuber 快速上手5 分钟搭起一个能听会说的 AI 虚拟主播【免费下载链接】Open-LLM-VTuberTalk to any LLM with hands-free voice interaction, voice interruption, and Live2D avatar running locally across platforms项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/Open-LLM-VTuberOpen-LLM-VTuber 是一个本地运行的语音交互 AI 伴侣你可以直接开口和 Live2D 虚拟形象对话支持语音打断、屏幕共享和视觉感知所有环节都能离线完成聊天记录不会离开你的设备。1. 从打字聊天到开口说话只差一个本地服务你大概也遇到过这种场景想跟 AI 说一段话手机上手打半天语音输入法还老听错想用大厂的语音助手又担心记录留在别人的服务器上。Open-LLM-VTuber 解决的就是这个把语音识别 大模型 语音合成 Live2D 形象四件套装进你自己的电脑Windows、macOS、Linux 全都能跑。 开始前只需要三样东西Python 3.10 及以上3.12 以内Git预留几 GB 磁盘空间模型和依赖都会装到项目目录里2. 三条命令5 分钟完成部署 把代码拉到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/Open-LLM-VTuber然后在项目目录里安装依赖、启动服务uv sync uv run run_server.py服务默认监听localhost:12393浏览器打开这个地址就能进入交互页面。首次启动会自动初始化前端文件并下载模型耐心等它跑完。3. 走一遍完整的语音对话流程️ 打开页面后Live2D 角色已经在屏幕上待机了。点一下麦克风开口说话语音会被实时识别成文字角色随即开口回应——你可以随时插话打断AI 不会把自己的声音当成你的输入。除了对话页面上的设置面板还能干这些事切换背景、角色预设和界面语言开启屏幕共享让 AI 看到你的屏幕内容点击或拖拽角色触发触摸反馈动作打开 AI 的内心 OS和主动说话功能左侧是设置面板右侧是正在待机的虚拟角色桌面客户端还多了一种玩法宠物模式。角色以透明背景悬浮在屏幕上可以拖到任意位置、鼠标直接穿透工作学习时它在旁边陪着。桌宠模式下AI 伴侣可以贴在任意应用旁边4. 换脸、换声、换人设都只改一个文件 想让 AI 换个性格改 conf.yaml 里的persona_prompt就行写几句话的人设它就能照做。想多备几个人格在 characters/ 里新建一个 yaml只写要覆盖的字段即可页面上随时切换——仓库已经预置了米粒、翻译腔等角色可以直接体验。️ 形象方面仓库自带毛mao_pro和梓shizuku两套模型表情映射和动作配置都写好了backgrounds/ 里还有一批现成背景图页面上点一下就能换场景。聊天历史、角色互动和屏幕共享都在同一个页面里5. 想让对话彻底离线把模块换成本地模型 这个项目把 LLM、ASR语音识别、TTS语音合成都做成了可插拔模块云 API 和本地模型随意混装。比如对话走 Ollama、识别走 Whisper、合成走 sherpa-onnx改改配置就能组合出完全离线的方案——对话内容一个字都不会出你的机器。所有改动都在配置文件里完成不用碰一行代码config_templates/ 下有中英文默认模板可以参考。6. 五个新手容易卡住的点⚠️ 我替你踩过了这几处注意一下就能少走弯路Python 版本卡在 3.103.12 之间太新太旧都可能装不上依赖浏览器打开后一直 404通常是前端子模块没初始化等启动日志把它拉下来再刷新手机上访问不了麦克风只在 https 或 localhost 下工作远程访问需要自己配一层 https 反向代理端口不是常见的 7860默认是 12393找错页面别慌首次运行会自动下载模型网络慢的话给它点时间7. 现在就去跑一遍从 clone 到开口说话顺利的话不超过 15 分钟。下一步很简单克隆仓库、uv sync装好依赖、uv run run_server.py启动服务然后对着麦克风说一句你好。剩下的事——换个形象、改个人设、拖成桌宠——都留给你自己慢慢玩。【免费下载链接】Open-LLM-VTuberTalk to any LLM with hands-free voice interaction, voice interruption, and Live2D avatar running locally across platforms项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/Open-LLM-VTuber创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Open-LLM-VTuber 快速上手：5 分钟搭起一个能听会说的 AI 虚拟主播
Open-LLM-VTuber 快速上手5 分钟搭起一个能听会说的 AI 虚拟主播【免费下载链接】Open-LLM-VTuberTalk to any LLM with hands-free voice interaction, voice interruption, and Live2D avatar running locally across platforms项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/Open-LLM-VTuberOpen-LLM-VTuber 是一个本地运行的语音交互 AI 伴侣你可以直接开口和 Live2D 虚拟形象对话支持语音打断、屏幕共享和视觉感知所有环节都能离线完成聊天记录不会离开你的设备。1. 从打字聊天到开口说话只差一个本地服务你大概也遇到过这种场景想跟 AI 说一段话手机上手打半天语音输入法还老听错想用大厂的语音助手又担心记录留在别人的服务器上。Open-LLM-VTuber 解决的就是这个把语音识别 大模型 语音合成 Live2D 形象四件套装进你自己的电脑Windows、macOS、Linux 全都能跑。 开始前只需要三样东西Python 3.10 及以上3.12 以内Git预留几 GB 磁盘空间模型和依赖都会装到项目目录里2. 三条命令5 分钟完成部署 把代码拉到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/Open-LLM-VTuber然后在项目目录里安装依赖、启动服务uv sync uv run run_server.py服务默认监听localhost:12393浏览器打开这个地址就能进入交互页面。首次启动会自动初始化前端文件并下载模型耐心等它跑完。3. 走一遍完整的语音对话流程️ 打开页面后Live2D 角色已经在屏幕上待机了。点一下麦克风开口说话语音会被实时识别成文字角色随即开口回应——你可以随时插话打断AI 不会把自己的声音当成你的输入。除了对话页面上的设置面板还能干这些事切换背景、角色预设和界面语言开启屏幕共享让 AI 看到你的屏幕内容点击或拖拽角色触发触摸反馈动作打开 AI 的内心 OS和主动说话功能左侧是设置面板右侧是正在待机的虚拟角色桌面客户端还多了一种玩法宠物模式。角色以透明背景悬浮在屏幕上可以拖到任意位置、鼠标直接穿透工作学习时它在旁边陪着。桌宠模式下AI 伴侣可以贴在任意应用旁边4. 换脸、换声、换人设都只改一个文件 想让 AI 换个性格改 conf.yaml 里的persona_prompt就行写几句话的人设它就能照做。想多备几个人格在 characters/ 里新建一个 yaml只写要覆盖的字段即可页面上随时切换——仓库已经预置了米粒、翻译腔等角色可以直接体验。️ 形象方面仓库自带毛mao_pro和梓shizuku两套模型表情映射和动作配置都写好了backgrounds/ 里还有一批现成背景图页面上点一下就能换场景。聊天历史、角色互动和屏幕共享都在同一个页面里5. 想让对话彻底离线把模块换成本地模型 这个项目把 LLM、ASR语音识别、TTS语音合成都做成了可插拔模块云 API 和本地模型随意混装。比如对话走 Ollama、识别走 Whisper、合成走 sherpa-onnx改改配置就能组合出完全离线的方案——对话内容一个字都不会出你的机器。所有改动都在配置文件里完成不用碰一行代码config_templates/ 下有中英文默认模板可以参考。6. 五个新手容易卡住的点⚠️ 我替你踩过了这几处注意一下就能少走弯路Python 版本卡在 3.103.12 之间太新太旧都可能装不上依赖浏览器打开后一直 404通常是前端子模块没初始化等启动日志把它拉下来再刷新手机上访问不了麦克风只在 https 或 localhost 下工作远程访问需要自己配一层 https 反向代理端口不是常见的 7860默认是 12393找错页面别慌首次运行会自动下载模型网络慢的话给它点时间7. 现在就去跑一遍从 clone 到开口说话顺利的话不超过 15 分钟。下一步很简单克隆仓库、uv sync装好依赖、uv run run_server.py启动服务然后对着麦克风说一句你好。剩下的事——换个形象、改个人设、拖成桌宠——都留给你自己慢慢玩。【免费下载链接】Open-LLM-VTuberTalk to any LLM with hands-free voice interaction, voice interruption, and Live2D avatar running locally across platforms项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/Open-LLM-VTuber创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考