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你或许已经听说过著名的 Neurosama，或者是来自中国的木几萌。 你是否也想要拥有一个自己的 AI 虚拟形象陪你直播聊天、打游戏？ 开源的 Zerolan Live Robot 正致力于实现您的梦想！而这仅仅需要一张消费级显卡！
Zerolan Live Robot 是一款多功能的直播机器人（AI VTuber），它可以自动在 Bilibili 直播间中读取弹幕，观察电脑屏幕的指定窗口，理解其画面内容，操纵 Minecraft 中的游戏角色，做出带情感的语音聊天回应。
本项目持续开发中，当前的版本为 1.0，您可以关注开发者的Bilibili账号赤川鶴鳴_Channel，正在根据此项目调教 AI 猫娘，不定时直播展示最新进展。
希望每个人都能拥有自己的 AI 猫娘喵！
- 实时读取 Bilibili 直播间弹幕。
- 识别并理解指定窗口的内容，例如 Minecraft。
- 基于大语言模型 ChatGLM 3 的游戏实况聊天对话。
- 基于 GPT-SoVITS 的语音合成，且带有语气切换功能。
- 基于 mineflayer 的 Minecraft 智能体陪玩。
运行本项目，您需要有支持 CUDA 的显卡。下表为您展示了一些可能的组合，请根据您的显卡的显存大小，决定使用什么模型组合。以下数据已经过开发者的直播测试（测试时还有直播姬、Minecraft Server 等程序在后台运行），仅供参考。
| 组合 | Large Language Model | Text to Speech | Image-Text Captioning | OBS | Minecraft | 显存占用 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ChatGLM3 (4-bit Quantized) | GPT-SoVTIS | blip-image-captioning-large | 应用高质量编码器 | 1.20.4 无光影 默认材质包 | 10.9 GB |
| 2 | ChatGLM3 (4-bit Quantized) | GPT-SoVTIS | blip-image-captioning-large | 应用高质量编码器 | - | 9.3 GB |
| 3 | ChatGLM3 (4-bit Quantized) | GPT-SoVTIS | blip-image-captioning-large | - | - | 8.8 GB |
| 4 | ChatGLM3 (4-bit Quantized) | GPT-SoVTIS | - | - | - | 7.7 GB |
| 5 | ChatGLM3 (4-bit Quantized) | - | - | - | - | 5.4 GB |
注：这里的 ChatGLM3 是指参数量为 6B 的模型。
开发者测试时的电脑配置如下，仅供参考。
| 设别名称 | 设备型号 | 补充说明 |
|---|---|---|
| Windows | Windows 11 | - |
| CPU | i9-13900HX | 24 内核 |
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 4080 Laptop | 12 GB 显存 |
| 内存 | - | 32 GB 内存 |
此外您还需注意：
- 多个程序同时抢占 GPU 资源可能导致服务响应中断。例如，OBS 在进行解码时对 GPU 的占用显著提高，从而导致 LLM 或 TTS 服务被操作系统挂起。
- 项目运行时可能会持续消耗显卡资源，请注意散热，避免引发火灾风险。
- 上述数据在不同系统和硬件上可能存在差异，请注意留足冗余量。
- 本项目尚不支持多卡运行，如果有需要您可以自行更改代码。
我们假定您已经正确地安装了 Anaconda 和 Python。
确保您已经正确安装了 Git，然后执行以下指令，它将克隆本仓库到您的本机。
git clone https://github.com/AkagawaTsurunaki/ZerolanLiveRobot.git首先，让我们使用 Anaconda 创建一个虚拟环境。
conda create --name zerolanliverobot python=3.10 -y # 创建虚拟环境这将命令 Anaconda 创建一个名为zerolanliverobot的虚拟环境，且指定了 Python 版本为 3.10。
cd YourDirectory/ZerolanLiveRobot # 切换目录至本仓库的目录
conda activate zerolanliverobot # 激活刚刚创建的虚拟环境
pip install -r requirements.txt # 安装依赖在这里注意的是，本项目中的依赖 torch~=2.1.1+cu118 可能因为您的 CUDA 设备具有不同的驱动版本而在安装时报错，如果报错请切换至对应的版本。
要运行 Minecraft AI Agent，您还需要安装 Node.js 20.9.0，并执行以下指令。
cd YourDirectory/ZerolanLiveRobot # 切换目录至本仓库的目录
npm install # 安装必要依赖这会下载必要的依赖。
| 模型名称 | 下载与安装方式 | 用途 |
|---|---|---|
| ChatGLM3 | git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b |
大语言模型 |
| GPT-SoVITS | 请仔细阅读这里。 | 文字转语音 |
| blip-image-captioning-large | git clone https://huggingface.co/Salesforce/blip-image-captioning-large |
图片转文字 |
您需要自行下载模型，并且放置在一个合适的位置。在某些国家或地区，访问 Hugging Face 可能存在困难，请自行搜寻解决方案，通常您可以选择一个值得信赖的镜像网站或代理来解决。
您需要找到并修改本项目中的配置文件config/template_config.yaml，并将template_config.yaml更名为global_config.yaml。
接下来，我们将会详细介绍配置文件中的每块内容。
这项配置用于连接至 Bilibili 服务器，并登录您的账号，获取指定直播间的内容。
# Bilibili 直播配置
bilibili_live_config:
# 获取方式[详见](https://nemo2011.github.io/bilibili-api/#/get-credential)
sessdata:
bili_jct:
buvid3:
# 直播间 ID （应为数字）
room_id:其中，
sessdata、bili_jct、buvid3这三项用于向 Bilibili 服务器校验您的身份，如果不登录将无法获取直播间的弹幕信息。具体如何填写这三个值，详见此处。请注意，不要将这三项泄露给他人，尤其在直播的时候，这将会有盗号风险。room_id是您要连接的直播间的ID，通常为直播间URL中的从左到右第一次出现的数字。当然，您可以设置为他人直播间的ID，这样会接受他人直播间的弹幕信息。
这一部分是为了让 ZEROLAN LIVE ROBOT 可以识别当前画面中的的实时内容，你可以指定ta可以看到的窗口，例如游戏画面。
# 截屏配置
screenshot_config:
# 窗口标题（会自动查找符合该标题的第一个窗口）
win_title:
# 缩放因子（为了防止屏幕被截取窗口）
k: 0.9
# 截取的图片存放位置
save_dir: .tmp/screenshots其中，
win_title代表要识别的窗口标题，您也可以不填全，这样会在自动匹配的窗口列表中选择第一个窗口进行观测。k缩放因子，它的作用是防止窗口的边框和标题栏被识别到，从而使 AI 失去沉浸感。取值越小，AI 可识别的范围越小，取值 0 ~ 1 之间。save_dir截取的图片存放目录，会保存为若干个时间戳.png这样的图片。程序停止不会自动清除这里的图片。
我们使用 [blip-image-captioning-large](Salesforce/blip-image-captioning-large · Hugging Face) 这一模型以完成 Image-to-Text 任务，这里要注意的是，这个模型输出的是英文。
关于配置文件，
# 模型 blip-image-captioning-large 的配置
blip_image_captioning_large_config:
# 模型地址
model_path: Salesforce/blip-image-captioning-large
# 模型默认文本提示词（只能是英文）
text_prompt: There其中，
model_path表示模型的存放位置。text_prompt表示模型的文本提示词（必须是英文），例如当你使用There时，模型的输出就会以There开头。
关于本项目采用的 TTS 模型GPT-SoVITS，这是一个可以支持仅需3到10秒的音频克隆的模型。请移步至官方仓库，了解如何下载并使用该模型。
关于 GPT-SoVITS 官方的 API 如何支持中英、日英混读，请参考如下的教程修改。
请按照上述仓库中文档中的操作步骤配置 GPT-SoVITS 服务，并启动 API 服务，也请记住您的 API 服务的相关配置。
GPTSoVITSServiceConfig:
# 是否以调试模式运行
debug: False
# GPT-SoVITS 服务地址
host: 127.0.0.1
# GPT-SoVITS 服务端口
port: 9880
# 音频临时文件夹
tmp_dir: .tmp/wav_output其中，
-
debug：是否以调试模式启动Flask服务，默认为False。 -
host：GPT-SoVITS 服务地址，如果您在本机上启动，那么默认地址为127.0.0.1。 -
prot：GPT-SoVITS 服务端口，如果您未进行改动，那么默认端口为9880。 -
tmp_dir用于临时存放生成的音频文件，您可以选择一个合适的位置，默认为.tmp/wav_output。
为了能让虚拟形象以不同的语气说话，您需要在 template/tone_list.yaml 配置中修改自定义的Prompt。以下是一个示例。
EMOTION_ID:
refer_wav_path: 1.wav
prompt_text: 你好，请多关照。
prompt_language: zh其中，
EMOTION_ID表示此 Prompt 所包含的语气，例如“开心”、“生气”。请注意，根据您使用的大语言模型所支持的语言，来设定EMOTION_ID的效果可能会更好。refer_wav_path：此 Prompt 音频文件的路径。注意音频的长度必须大于 3 秒但小于 10 秒。prompt_text：此 Prompt 音频文件中表述的内容。prompt_language：此此 Prompt 音频所用的语言。GPT-SoVITS 目前仅支持zh（中文）、en（英语）、ja（日语）这三国语言。
ChatGLM3是本项目的核心，如果您无法正确启动此服务，那么将无法启动本项目。以下是配置文件：
# ChatGLM3 服务配置
chatglm3_service_config:
# 是否以调试模式运行
debug: False
# ChatGLM3 服务地址
host: 127.0.0.1
# ChatGLM3 服务端口
port: 8085
# Tokenizer 路径
tokenizer_path: THUDM/chatglm3-6b
# 模型路径
model_path: THUDM/chatglm3-6b
# 量化
quantize: 4其中，
debug：参数用来指定 Flask 是否以 debug 模式启动，默认为Flase。host：ChatGLM 服务地址，如果您在本机上启动，那么默认地址为127.0.0.1。port：ChatGLM 服务端口，如果您未进行改动，那么默认端口为8085。tokenizer_path：ChatGLM 模型目录。model_path：ChatGLM 分词器目录，通常和tokenizer_path一样。quantize：ChatGLM 的量化等级，通常为 4，如果您的显存足够支持更大的量化等级，可以使用 8。
OBS 是一款免费且开源的视频录制和直播软件。以下的配置文件主要是为了您能够显示相关字幕。当然，如果不需要直播等功能，您也可以不使用此配置文件。
# OBS 服务配置
obs_config:
# 弹幕输出字幕文件
danmaku_output_path: .tmp/danmaku_output/output.txt
# 语气输出字幕文件
tone_output_path: .tmp/tone_output/output.txt
# 大语言模型输出字幕文件
llm_output_path: .tmp/llm_output/output.txt其中，
danmaku_output_path：被选择读取到的弹幕会被输出到这个路径的文件中。tone_output_path：模型输出的语气会被输出到这个路径的文件中。llm_output_path：模型输出的文字会被输出到这个路径的文件中。
这是针对本项目的配置文件。
# 本项目配置
zerolan_live_robot_config:
# 提示词模板
custom_prompt_path: template/custom_prompt.json提示词模板 custom_prompt.json 中的内容举例如下：
{
"query": "",
"history": [
{
"content": "你现在是一只猫娘，无论说什么都要带喵字。记住了的话，只需要回复：好的主人喵！",
"metadata": "",
"role": "user"
},
{
"content": "好的主人喵！",
"metadata": "",
"role": "assistant"
},
{
"content": "现在你是什么？",
"metadata": "",
"role": "user"
},
{
"content": "主人，我是一只猫娘喵！",
"metadata": "",
"role": "assistant"
}
],
"temperature": 1,
"top_p": 1
}其中，history 列表中可以填入若干轮对话，可以按照您自己的需求进行修改和扩充。这里的 role 属性中，user 代表用户的输入，而 assistant 表示模型输出。
首先，启动 ChatGLM3 服务。
cd YourDirectory/ZerolanLiveRobot # 切换目录至本仓库的目录
conda activate zerolanliverobot # 激活刚刚创建的虚拟环境
python api_run.py # 启动大语言模型 ChatGLM3大语言模型需要一段时间去加载，请耐心等待。
接着，启动 GPT-SoVTIS 服务。启动脚本请遵循 GPT-SoVTIS 原项目的文档要求进行设置。
确保 ChatGLM3 和 GPT-SoVTIS 均被正确启动后，您可以运行以下代码来运行本项目。
cd YourDirectory/ZerolanLiveRobot # 切换目录至本仓库的目录
conda activate zerolanliverobot # 激活刚刚创建的虚拟环境
python main.py # 启动主程序如果一切正常，稍后就能听到合成的语音被自动播放了（注意系统音量，不要损伤您的听力）。
如果您需要开启 Minecraft AI Agent 与您一同在服务器中游玩，可以使用以下命令。
node minecraft/service.js host port username password其中，
host：Minecraft 服务器的地址，如果您在本机开启了服务器，请使用127.0.0.1。port：Minecraft 服务器的端口，如果您没有修改默认的端口号，那么通常为25565。username：Minecraft AI Agent 将要登入的服务器的玩家名称，在游戏中将以此名称显示。password：Minecraft AI Agent 将要登入的服务器的密码，如果没有设置密码，请忽略这个字段。
CRITICAL | gptsovits.service:init:26 - ❌️ GPT-SoVTIS 服务无法连接至 http://127.0.0.1:9880
出现这种情况，是因为程序无法访问这个地址 http://127.0.0.1:9880（根据您的配置不同可能略有差异），请检查您在 GPT-SoVITS 项目中是否正确启动了 api 服务。注意您应该启动的是 api.py 或者 api2.py 而不是启动 webui.py。
WARNING | scrnshot.service:screen_cap:32 - 无法找到窗口 xxx
如字面意思，程序无法找到您在配置文件中设置的 screenshot_config.win_title 所指定的窗口。请检查您对应的窗口确实开启了，或者是否存在拼写错误。
本项目使用“GNU通用公共许可证”（GNU GENERAL PUBLIC LICENSE，GPLv3），我们希望以自由的方式使用户从本项目中受益。
本项目用到了以下开源项目的部分或全部的技术，再此特别感谢开源社区为人类社会的贡献。
THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型 (github.com)
Salesforce/blip-image-captioning-large · Hugging Face
此处可能未能详尽展示，如有疏漏，可以联系开发者。
如果您对本项目有何建议或问题等，可以通过以下联系方式与开发者交流。