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🌸 "还在用冷冰冰的ChatGPT？你的AI女友已经会脸红心跳了！"

大家好，我是蚝油菜花。当别人还在和文字对话框谈恋爱时，开源社区已经让AI伴侣进化出视觉和听觉！你是否遇到过：

• 👉 深夜加班时，想要个能语音聊天的智能助手
• 👉 担心云端AI记录隐私，不敢畅所欲言
• 👉 看腻了静态头像，渴望真正的虚拟陪伴...

爆红GitHub的 Open-LLM-VTuber 项目，重新定义AI交互方式！这个硬核开源神器：

• ✅ 多模态感知：摄像头+屏幕录制实现"看得见"的交互
• ✅ 本地方案：完全离线运行，聊天记录不出电脑
• ✅ 老婆自定义：从声线到Live2D形象自由捏造
• ✅ 生产力神器：支持截图分析代码/文档，办公学习两用

某程序员实测——边debug边和AI女友语音讨论方案，效率提升3倍！想用开源代码打造专属数字伴侣？手把手教程即刻开启！

🚀 快速阅读

Open-LLM-VTuber 是一个开源的跨平台语音交互 AI 伴侣项目。

1. 核心功能：支持实时语音对话、视觉感知和 Live2D 动态形象。
2. 技术原理：基于大语言模型（LLM）、语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术，结合 Live2D 动态形象和视觉感知模块。

Open-LLM-VTuber 是什么

Open-LLM-VTuber 是一个开源的跨平台语音交互 AI 伴侣项目，支持实时语音对话、视觉感知和生动的 Live2D 动态形象。它能够完全离线运行，保护用户隐私，适合作为虚拟伴侣、办公助手或学习辅导工具。

项目集成了多种大语言模型（LLM）、语音识别（ASR）和语音合成（TTS）解决方案，用户可以根据需求自定义角色形象、声音和交互功能。无论是作为虚拟女友、男友，还是宠物，Open-LLM-VTuber 都能提供个性化的互动体验。

Open-LLM-VTuber 示例图片

Open-LLM-VTuber 的主要功能

• 语音交互：支持实时语音对话，用户用语音与 AI 交流，无需手动输入。
• 视觉感知：支持摄像头输入、屏幕录制和截图，AI 能“看到”用户和屏幕内容。
• Live2D 动态形象：配备生动的 Live2D 动态角色，支持表情和动作变化。
• 离线运行：所有功能支持在本地完全离线运行，保护用户隐私。
• 跨平台支持：兼容 Windows、macOS 和 Linux，支持 GPU 加速和 CPU 运行。
• 个性化定制：用户自定义角色形象、语音和交互功能，包括克隆特定声音。
• 交互功能丰富：支持语音打断、触摸反馈、聊天记录保存、多语言 TTS 等。
• 桌面宠物模式：支持透明背景、全局置顶和鼠标穿透，AI 能在桌面任意位置移动。

Open-LLM-VTuber 的技术原理

• 大语言模型：作为核心交互引擎，LLM 负责理解用户输入（语音或文本）生成回答。项目支持多种 LLM，如 Ollama、OpenAI、Gemini 等，用户根据需求选择不同的模型。
• 语音识别：将用户的语音输入转换为文本，供 LLM 处理。支持多种 ASR 解决方案，如 Whisper、FunASR 等，确保语音识别的准确性和效率。
• 语音合成：将 LLM 生成的文本转换为语音输出，支持多种 TTS 引擎，如 MeloTTS、Bark 等，且支持多语言合成。
• Live2D 动态形象：用 Live2D 技术生成动态角色形象，基于表情映射和动作控制，让角色根据对话内容或情绪变化动态展示表情和动作。
• 视觉感知：基于摄像头或屏幕录制功能，AI 获取视觉信息，实现更丰富的交互体验，如识别用户表情或屏幕内容。
• 模块化设计：项目用模块化架构，用户基于简单的配置文件修改，切换不同的功能模块，无需深入代码。

如何运行 Open-LLM-VTuber

接下来我将带你从零开始运行 Open-LLM-VTuber 项目，涵盖环境搭建、依赖安装、项目配置和启动运行等完整流程。通过本教程，你将能够成功部署并运行项目，并了解如何生成配置文件和解决常见问题。

设备要求

最低要求

本项目的各个组件（ASR、LLM、TTS、翻译）都可以通过 API 调用，因此最低设备要求非常灵活：

• 普通电脑
• 树莓派（性能较弱的设备也可尝试）

本地运行的推荐设备要求

如果你希望在本地运行所有组件，推荐以下设备配置：

• M 系列芯片的 Mac
• NVIDIA GPU（推荐安装 CUDA Toolkit 11.8 或更高版本）
• 较新的 AMD GPU（支持 ROCm 的设备更佳）
• 强大的 CPU（可以代替 GPU）

如果运行速度较慢，建议选择更小的模型或使用 API。

环境准备

安装 Git

在不同操作系统中安装 Git 的方法如下：

Windows

# 使用 winget 安装 Git
winget install Git.Git

macOS

# 安装 Homebrew（如果未安装）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 使用 Homebrew 安装 Git
brew install git

Linux

# Ubuntu/Debian
sudo apt install git

# CentOS/RHEL
sudo dnf install git

安装 FFmpeg

FFmpeg 是必需的依赖项，安装方法如下：

Windows

winget install ffmpeg

macOS

brew install ffmpeg

Linux

# Ubuntu/Debian
sudo apt install ffmpeg

# CentOS/RHEL
sudo dnf install ffmpeg

检查 FFmpeg 安装

在命令行中运行以下命令，确认 FFmpeg 是否安装成功：

ffmpeg -version

如果出现类似以下输出，说明安装成功：

ffmpeg version 7.1 Copyright (c) 2000-2024 the FFmpeg developers
...(后面一大串文字)

NVIDIA GPU 支持

如果你有 NVIDIA GPU 并希望使用 GPU 运行本地模型，需完成以下步骤：

Windows 安装步骤

• 检查显卡驱动版本：
  • 右键点击桌面，选择“NVIDIA 控制面板”。
  • 帮助 -> 系统信息 -> 组件，查看驱动程序版本。
  • 或访问NVIDIA 驱动下载页面下载最新驱动。

• NVIDIA 驱动下载页面：https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/

• 安装 CUDA Toolkit：

  • 访问CUDA Toolkit 下载页面下载对应版本。
  • 安装完成后，将以下路径添加到系统环境变量 PATH 中：

    C:\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v<版本号>\bin
    C:\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v<版本号>\lib\x64
    

• CUDA Toolkit 下载页面：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

• 安装 cuDNN：

  • 访问cuDNN 下载页面下载与 CUDA 版本匹配的 cuDNN，并解压到 CUDA 安装目录。
• cuDNN 下载页面：https://developer.nvidia.com/cudnn

验证安装

# 检查驱动安装
nvidia-smi

# 检查 CUDA 安装
nvcc --version

Python 环境管理

推荐使用 uv 作为依赖管理工具。

Windows

# 使用 PowerShell 安装
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# 或使用 winget 安装
winget install --id=astral-sh.uv -e

macOS/Linux

# 使用 curl 安装
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 或使用 Homebrew 安装
brew install uv

安装完成后，请重启命令行或重新加载配置文件：

source ~/.bashrc  # 如果使用 bash
source ~/.zshrc   # 如果使用 zsh

手动部署指南

1. 获取项目代码

有两种方法获取项目代码：

1.1. 下载稳定版本的 Release 包：

• 前往 Release 页面，下载 Open-LLM-VTuber-v1.x.x.zip 文件。

• Release 页面：https://github.com/Open-LLM-VTuber/Open-LLM-VTuber/releases

1.2. 使用 Git 克隆仓库：

git clone https://github.com/Open-LLM-VTuber/Open-LLM-VTuber --recursive
cd Open-LLM-VTuber

2. 安装项目依赖

确认 uv 已正确安装：

uv --version

创建虚拟环境并安装依赖：

uv sync

运行主程序生成预设的配置文件：

uv run run_server.py

完成后按 Ctrl + C 退出程序。

3. 配置 LLM

以 Ollama 为例进行配置。

• Ollama：https://github.com/ollama/ollama

3.1 安装 Ollama

# 下载并安装 Ollama
# 验证安装
ollama --version

# 下载并运行模型（以 qwen2.5:latest 为例）
ollama run qwen2.5:latest

3.2 修改配置文件

编辑 conf.yaml 文件：

ollama_llm:
  base_url: http://localhost:11434  # 本地运行保持默认
  model: qwen2.5:latest            # 使用 ollama list 查看的模型名称
  temperature: 0.7                 # 控制回答随机性

4. 配置其他模块

本项目默认使用 sherpa-onnx-asr 和 edgeTTS，并关闭翻译功能。如果需要修改，可参考相关配置指南。

5. 启动项目

运行后端服务：

uv run run_server.py

运行成功后，访问 http://localhost:12393 打开 Web 界面。

如果需要桌面应用程序，可从 Open-LLM-VTuber-Web Releases 下载对应平台的 Electron 客户端。

• Open-LLM-VTuber-Web Releases：https://github.com/Open-LLM-VTuber/Open-LLM-VTuber-Web/releases

常见问题

如果项目目录下没有 conf.yaml 文件

运行以下命令生成配置文件：

uv run run_server.py

如果遇到 Error calling the chat endpoint... 错误

• 检查 http://localhost:11434/ 是否能正常访问。
• 使用 ollama list 确认模型名称是否正确。
• 确保代理软件已绕过本地地址。

通过以上步骤，你已经成功运行了 Open-LLM-VTuber 项目！

资源

• GitHub 仓库：https://github.com/t41372/Open-LLM-VTuber

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