完全离线 | 隐私无忧 | 轻量高效 |笔记本友好
- 测试效果：【纯本地部署的电子魅魔！笔记本也能离线，隐私性拉满】 https://www.bilibili.com/video/BV1jydeYTETD/?share_source=copy_web&vd_source=91103f439a8a41ea0b41d31764b980eb
- 100%本地化运行 - 无需网络连接，所有数据处理在本地完成
- 多模态交互 - 支持语音对话、表情控制、肢体动作同步响应
- 超低硬件要求 - 实测笔记本NVIDIA 3060显卡即可实时运行
- 角色深度定制 - 通过YAML配置文件自定义人物性格/动作/语音风格
- 多模型支持 - 兼容Ollama、HuggingFace、GGUF等主流模型格式
- NVIDIA显卡（≥6GB VRAM）
- Python >=3.11.11
- Windows/Linux/macOS（M系列芯片需启用Metal加速）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/zc-maker/EdgePersona.git
# 创建虚拟环境（推荐）
conda #推荐
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
启动数字人
bash
python main.py
🎮 操作指南
角色配置文件示例:
main.py
声音配置:
使用KOKOROTTS速度最快。
如何显卡比较好的话，可以将声音换成CosyVoice2TTS,已经在tts.py中进行了实现，但是我的电脑有点慢，具体需要修改tts.py中的prompt_text="your.wav文本"，ref_path = 'your.wav'
llm本地配置：
self.base_url = 'http://localhost:11434/v1'
self.client = openai.OpenAI(api_key=self.api_key, base_url=self.base_url)
self.model_name = 'qwq-0.5b:latest'
数字人形象配置：
player.py PygameSoundPlayer
model_path="../../live2/models/兔兔/520兔兔.model3.json"🏆 性能基准 硬件配置 推理延迟 显存占用
🙌 本项目基于以下优秀开源项目构建：
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Ollama - 本地大模型运行框架
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KokoroTTS - 超低延迟语音合成 https://github.com/hexgrad/kokoro
📜 开源协议 本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件
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