Open-LLM-VTuber

对着电脑说话，Live2D 角色替你回答，支持打断，全本地运行。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 1758 🐛 待处理 161 👀 关注 106

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GitHub 星标 ★ 14656

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，本地部署，完全免费

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队Open-LLM-VTuber

官网地址https://open-llm-vtuber.github.io

GitHubhttps://github.com/Open-LLM-VTuber/Open-LLM-VTuber

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，本地部署，完全免费

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型ai,ai-companion,ai-vtuber,ai-waifu,chatbots,live2d,live2d-web,llm,neuro-sama,ollama

GitHub 星标★ 14656

上线时间2023-11-24 00:00:00

代码更新2026-05-15

仓库体积45.6 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

Open-LLM-VTuber 是一个跨平台的开源语音交互助手，让你通过语音与任意大语言模型（LLM）对话，并配有 Live2D 虚拟形象。它解决了传统 LLM 聊天需要打字、缺乏沉浸感的问题，实现了免提语音交互、语音打断和实时面部动画。核心能力包括：本地运行（保护隐私）、支持多种 LLM 后端（如 OpenAI、Claude、本地模型）、语音识别与合成（支持多种 TTS/STT 引擎）、Live2D 模型驱动（根据语音和文本生成面部表情和口型）。项目基于 Python 构建，易于扩展和定制，适合开发者和爱好者打造个性化的虚拟助手或直播角色。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 14656

技术标签

ai ai-companion ai-vtuber ai-waifu chatbots

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 30 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（项目基于 Python 构建）
一个可用的大语言模型后端（如 OpenAI、Claude 或本地模型）
可能需要 uv 作为 Python 依赖管理工具（README 卸载章节提到过）
可能需要 ffmpeg 等外部工具（README 卸载章节提到过）

安装与启动步骤

1阅读官方快速开始

README 未直接给出安装步骤，明确要求参考官方文档的 Quick Start 章节完成安装，请先打开该页面。
2克隆项目仓库

把源码下载到本地，仓库地址取自项目信息中的 GitHub 地址；后续所有配置和模型文件默认都放在该目录内。
```
git clone https://github.com/Open-LLM-VTuber/Open-LLM-VTuber.git
```
3进入项目目录

切换到克隆下来的项目根目录，README 说明 Python 依赖与模型大多存放在此目录。
```
cd Open-LLM-VTuber
```
4按文档安装依赖并启动

README 未提供具体依赖安装与启动命令，请严格按照官方 Quick Start 文档执行，不要照抄其他来源的命令。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`MODELSCOPE_CACHE`	否	ModelScope 下载的模型可能存放的缓存目录，卸载或迁移时需检查。	`/your/path/modelscope`
`HF_HOME`	否	Hugging Face 下载的模型可能存放的缓存目录，卸载或迁移时需检查。	`/your/path/huggingface`