Open-LLM-VTuber 中 Vtuber 动作控制的技术实现
动作控制的基本原理
在 Open-LLM-VTuber 项目中,Vtuber 的动作控制主要通过 motion3.json 文件来实现。这种文件格式是 VTube Studio 等虚拟主播软件常用的动作数据格式,包含了角色模型各个部位的动画关键帧信息。
动作制作的完整流程
1. 准备工作
首先需要确保已经安装 VTube Studio 软件,并且已经导入或创建了 Vtuber 角色模型。VTube Studio 提供了直观的界面来录制和编辑角色动作。
2. 动作录制
在 VTube Studio 中,可以通过以下方式创建动作:
- 手动调整模型各部分参数并记录关键帧
- 使用动作捕捉设备实时录制
- 导入预设的动作模板进行修改
3. 动作导出
完成动作编辑后,可以将动作序列导出为 motion3.json 格式。这个文件包含了所有动作的关键帧数据、时间轴信息以及各部位的运动参数。
在 Open-LLM-VTuber 中使用动作文件
文件放置位置
将导出的 motion3.json 文件放置在项目指定的动作资源目录中,通常是在 resources/motions 文件夹下。
动作调用方式
在代码中可以通过指定动作文件名来调用特定动作。项目提供了 API 接口来触发这些动作,开发者可以根据需要将动作与特定的对话内容或用户交互关联起来。
高级动作控制技巧
动作混合
可以通过编程方式将多个基础动作混合,创造出更复杂的动作表现。例如将挥手动作与行走动作结合,实现边走边挥手的自然效果。
参数化动作控制
某些动作可以通过参数动态调整,比如挥手的速度、幅度等。这需要在 motion3.json 中设置可调节参数,并在代码中实现参数传递机制。
常见问题解决方案
动作不自然
可能是关键帧设置不够平滑,可以尝试在 VTube Studio 中调整关键帧的插值方式,使用贝塞尔曲线等方法来优化动作过渡。
动作不同步
检查 motion3.json 文件中的时间轴设置,确保各个部位的动作时间协调一致。也可以考虑使用动作同步标记来确保多部位动作的协调性。
通过以上方法,开发者可以在 Open-LLM-VTuber 项目中实现丰富多样的 Vtuber 动作表现,提升虚拟主播的互动性和表现力。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00