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Firefly Neko

Firefly-Neko 是一个集成了live2d模型、语音转文字(STT)和大语言模型(LLM)处理的项目。该项目使用 PyTorch 和 Transformers 等库,通过并行处理实现实时语音转文字和文本生成。正如名字所见,本项目构建了一个流萤猫酱的形象。

Fontehuggingface.co/Shiina-Mahiru/Firefly-Neko/tree/f6810707dfaad4cfef895b53136af67f56fcf7f7
TipoText modelModelo baseQwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1MVersãoBnota

Fonte do modelo

Tipo
Text model
Tamanho do arquivo
1,64 MB–3,67 GB
Modelo base
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M
Versão
vRevision f681070
Atualizado
31 de out. de 2026
Downloads
0
Fonte
Hugging Face

Descrição da fonte

Firefly-Neko流萤猫酱

🤗完整资源文件夹压缩包(旧版,未增加历史记录功能)

项目简介

Firefly-Neko 是一个集成了live2d模型、语音转文字(STT)和大语言模型(LLM)处理的项目。该项目使用 PyTorch 和 Transformers 等库,通过并行处理实现实时语音转文字和文本生成。正如名字所见,本项目构建了一个流萤猫酱的形象。

功能

  • 实时语音转文字(STT)(使用FunASR)
  • 文本生成和修正(LLM)(使用Qwen2.5-7B-Instruct模型)
  • 并行处理 STT 和 LLM 任务
  • 自动播放生成的语音文件(使用GPT-SoVITS,流萤语音模型使用的是b站白菜工厂1145号员工大佬的GPT-SoVITS模型,🤗Hugging Face地址)
  • 具有live2d模型(使用是b站依七哒大佬的流萤前瞻小人模型)
  • live2d可交互,可以点击头部、脸部、脚部、手部,还有欧派😋
  • 新增历史记录功能

使用方法

  • 下载仓库内所有内容;

  • 下载到本地后先将GPT-SoVITS-v2-240821.zip解压;

  • 然后在该目录下输入pip install -r requirements.txt安装依赖,其中一些模块的下载需要依赖Microsoft Visual Studio,可下载vs然后选择“C/C++桌面开发”安装完后再用pip下载这些模块就不会build wheels error了;

  • 接着直接运行firefly-neko-live2d.py即可。

注意事项

  • 请确保在运行脚本前,所有依赖项和模型文件已正确安装和配置。
  • 如果在运行过程中遇到任何问题,请检查依赖项版本和模型文件路径是否正确。
  • 本仓库适用于开源学习、娱乐目的,在询问模型作者许可后方可用于商业用途,若使用者触犯法律以及危害模型作者的权益,本仓库概不负责。

贡献

欢迎在community中讨论来改进本项目。

Fontes

1 fonte
Hugging FacePrimárioVersão f6810707dfaad4cfef895b53136af67f56fcf7f7
huggingface.co/Shiina-Mahiru/Firefly-Neko/tree/f6810707dfaad4cfef895b53136af67f56fcf7f7

Verificado 31 de out.

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Artefatos de modelo

28 artefatos

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bin · 180 MB · SHA-256 24164f129c66…2d3c · Hugging Face

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GPT_SoVITS\pretrained_models\chinese-roberta-wwm-ext-large\pytorch_model.bin

bin · 621 MB · SHA-256 e53a693acc59…c1d8 · Hugging Face

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pth · 89,2 MB · SHA-256 8ae7fe8dd8c8…a836 · Hugging Face

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GPT_SoVITS\pretrained_models\gsv-v2final-pretrained\s2G2333k.pth

pth · 101 MB · SHA-256 924fdccaa3c5…3695 · Hugging Face

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GPT_SoVITS\pretrained_models\s1bert25hz-2kh-longer-epoch=68e-step=50232.ckpt

ckpt · 148 MB · SHA-256 b1c1e17e9c99…3eb1 · Hugging Face

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GPT_SoVITS\pretrained_models\s2D488k.pth

pth · 89,2 MB · SHA-256 fc579c1db3c1…6eb8 · Hugging Face

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GPT_SoVITS\pretrained_models\s2G488k.pth

pth · 101 MB · SHA-256 020a014e1e01…e835 · Hugging Face

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GPT_weights_v2\流萤-e10.ckpt

ckpt · 148 MB · SHA-256 f3c9c1ad0571…7659 · Hugging Face

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model\punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large\model.pt

pt · 1,05 GB · SHA-256 7176cae922a8…6f81 · Hugging Face

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model\Qwen2.5-0.5B-Instruct\model.safetensors

safetensors · BF16 (unverified) · 942 MB · SHA-256 fdf756fa7fcb…b7fe · Hugging Face

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model\Qwen2.5-7B-Instruct\model-00001-of-00004.safetensors

safetensors · 3,67 GB · SHA-256 a1333e629385…aba7 · Hugging Face

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model\Qwen2.5-7B-Instruct\model-00002-of-00004.safetensors

safetensors · 3,60 GB · SHA-256 f5d25a2772cb…6185 · Hugging Face

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model\Qwen2.5-7B-Instruct\model-00003-of-00004.safetensors

safetensors · 3,60 GB · SHA-256 8efdec4c1bc1…dfd5 · Hugging Face

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model\Qwen2.5-7B-Instruct\model-00004-of-00004.safetensors

safetensors · 3,31 GB · SHA-256 1a72d403cdf0…79bd · Hugging Face

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model\speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch\model.pt

pt · 1,64 MB · SHA-256 b3be75be477f…5fc5 · Hugging Face

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model\speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch\model.pt

pt · 944 MB · SHA-256 3d491689244e…46d1 · Hugging Face

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SoVITS_weights_v2\流萤_e15_s810.pth

pth · 81,0 MB · SHA-256 c685180b871d…5cd8 · Hugging Face

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tools\asr\models\punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch\model.pt

pt · 278 MB · SHA-256 a5818bb9d933…1916 · Hugging Face

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tools\asr\models\speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch\model.pt

pt · 1,64 MB · SHA-256 b3be75be477f…5fc5 · Hugging Face

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tools\asr\models\speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch\model.pt

pt · 840 MB · SHA-256 5bba782a5e91…9025 · Hugging Face

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pth · 60,5 MB · SHA-256 590889182963…58ee · Hugging Face

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tools\uvr5\uvr5_weights\model_bs_roformer_ep_317_sdr_12.9755.ckpt

ckpt · 305 MB · SHA-256 414b7ea8e3f5…e4d1 · Hugging Face

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tools\uvr5\uvr5_weights\onnx_dereverb_By_FoxJoy\vocals.onnx

onnx · 63,7 MB · SHA-256 233bb5c6aaa3…db80 · Hugging Face

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tools\uvr5\uvr5_weights\VR-DeEchoAggressive.pth

pth · 60,7 MB · SHA-256 8c8fd1582f9a…aee2 · Hugging Face

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tools\uvr5\uvr5_weights\VR-DeEchoDeReverb.pth

pth · 107 MB · SHA-256 01376dd2a571…febe · Hugging Face

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pth · 60,7 MB · SHA-256 56aba59db3bc…c79e · Hugging Face

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Trechos de fonte

2 trechos
Readme15 de ago.huggingface.co/Shiina-Mahiru/Firefly-Neko

--- license: mit base_model: - Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M pipeline_tag: audio-text-to-text --- # Firefly-Neko流萤猫酱 🤗[完整资源文件夹压缩包(旧版，未增加历史记录功能)](https://huggingface.co/Shiina-Mahiru/Firefly-Neko-zipped) ## 项目简介 `Firefly-Neko` 是一个集成了live2d模型、语音转文字（STT）和大语言模型（LLM）处理的项目。该项目使用 PyTorch 和 Transformers 等库，通过并行处理实现实时语音转文字和文本生成。正如名字所见，本项目构建了一个流萤猫酱的形象。 ## 功能 - 实时语音转文字（STT）（使用`FunASR`） - 文本生成和修正（LLM）（使用`Qwen2.5-7B-Instruct`模型） - 并行处理 STT 和 LLM 任务 - 自动播放生成的语音文件（使用`GPT-SoVITS`，流萤语音模型使用的是b站白菜工厂1145号员工大佬的[GPT-SoVITS模型](https://www.bilibili.com/video/BV1sC411b7Ei/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=76bb9f3f8ae762d5e5de82c84b34f583)，🤗[Hugging Face地址](https://huggingface.co/baicai1145/GPT-SoVITS-STAR)） - 具有live2d模型（使用是b站依七哒大佬的[流萤前瞻小人模型](https://www.bilibili.com/video/BV1kJ4m1g7fs/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=76bb9f3f8ae762d5e5de82c84b34f583)) - live2d可交互，可以点击头部、脸部、脚部、手部，还有欧派😋 - 新增历史记录功能 ## 使用方法 - 下载仓库内所有内容； - 下载到本地后先将`GPT-SoVITS-v2-240821.zip`解压； - 然后在该目录下输入`pip install -r requirements.txt`安装依赖，其中一些模块的下载需要依赖Microsoft Visual Studio，可下载vs然后选择“C/C++桌面开发”安装完后再用`pip`下载这些模块就不会`build wheels error`了； - 接着直接运行`firefly-neko-live2d.py`即可。 ## 注意事项 - 请确保在运行脚本前，所有依赖项和模型文件已正确安装和配置。 - 如果在运行过程中遇到任何问题，请检查依赖项版本和模型文件路径是否正确。 - 本仓库适用于开源学习、娱乐目的，在询问模型作者许可后方可用于商业用途，若使用者触犯法律以及危害模型作者的权益，本仓库概不负责。 ## 贡献 欢迎在community中讨论来改进本项目。

Note15 de ago.huggingface.co/Shiina-Mahiru/Firefly-Neko

Source context: 0 downloads · 5 likes · Pipeline audio-text-to-text · Repo Shiina-Mahiru/Firefly-Neko