Contributor

ReinerBRO

JWLLQ

MikuChat 🎵

与 Miku 在赛博空间中共度美好时光，支持多场景切换与情感互动。

一个美观、功能丰富的聊天应用，由 Qwen VL 驱动，以初音未来作为你的 AI 伴侣。采用现代 Web 技术构建，拥有令人惊艳的 ACG 风格界面，并集成了本地 GPT-SoVITS 语音合成系统。

✨ 核心特性

🎨 沉浸式 ACG 体验

• 多场景切换系统：内置 "温馨卧室"、"赛博舞台" 和 "和风茶室" 等多种高画质背景，支持随心切换。
• Live2D 深度集成：支持 Live2D 模型，Miku 可以在 3D 空间中与你互动，支持实时缩放比例调整。
• 动态情感反馈：聊天气泡会自动隐藏情感标签（如 [HAPPY]），但 Miku 的表情和动作会根据情感实时变化，仿佛拥有灵魂。
• 8-Bit 粒子特效：背景融合了复古与未来的 8-Bit 粒子系统，随音乐和输入律动。

🛍️ 葱葱商店与货币系统

• 经济系统：通过聊天、摸头互动赚取 "葱葱币" (NegiCoin)。
• 虚拟商城：使用葱葱币购买新的 背景房间（如赛博公寓、日式庭院）或 限定服装。
• 好感度机制：随着互动加深，解锁更多 "初音的秘密日记" 和隐藏语音。

🔊 本地 GPT-SoVITS 语音合成

• 真实 Miku 音色：集成本地 GPT-SoVITS 引擎，生成纯正、高质量的初音未来中文语音。
• 情感驱动语音：AI 自动分析对话情感，实时切换开心、惊讶、温柔等多种语调。

📰 生活化功能

• Miku News：实时抓取 Piapro 官方动态，不错过任何 Miku 周边和演唱会信息。
• 秘密日记：记录你们的点滴回忆，随着好感度提升，Miku 会写下关于你的私密日记。
• Qwen VL 视觉：支持发送图片，Miku 能看懂你分享的照片并进行互动。

🌏 完整中文界面

• 全中文本地化：界面完全中文化，包括设置、聊天列表、状态面板、好感度等级等。
• 日语名称显示：Miku 的名字显示为日语原文「初音ミク」。
• 中文问候语：初始对话使用亲切的中文问候。

🎭 头像与个性化

• 多头像选择：在设置中可选择 3 种精美 Miku 头像（微笑/和风/思考）。
• 可拖拽状态面板：好感度/葱币/心情面板可自由拖拽位置，支持折叠。
• 记住我登录：支持自动登录，下次启动无需重新输入密码。

📸 精彩预览

👗 葱葱商店 (Shop)	📰 Miku News (资讯)	📔 秘密日记 (Diary)
购买新背景和服装	获取最新 Miku 资讯	解锁你们的专属回忆

🚀 快速开始

前置要求

• Python 3.10+ (推荐使用 Conda 建立 mikuchat 环境；使用一键脚本时会自动安装)
• Node.js 16+ (使用一键脚本时会自动安装)
• SiliconFlow API 密钥（用于 Qwen VL）
• 显存/内存要求：建议至少 8GB RAM
• PyTorch 版本：项目默认使用 CPU 版本 PyTorch，以确保最大的兼容性和最简单的安装体验。如果想要加速语音合成且你有 NVIDIA GPU，可以自行换成合适的 GPU 版本。

Tip

使用一键配置脚本时，Miniconda、Node.js 与 CPU 版 PyTorch 会自动安装，无需提前准备。

Tip

NVIDIA GPU 用户可选加速：如果你有 NVIDIA 显卡并希望加速语音生成，可以手动安装 CUDA 版本的 PyTorch（使用清华源加速下载）：

pip uninstall torch torchvision torchaudio -y
pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

⚠️ 注意：CUDA 版本可能存在与本地 CUDA 驱动版本不匹配的问题。如果遇到 GPU 相关错误，建议回退到 CPU 版本或参考 PyTorch 官网 选择适合你显卡驱动的版本。

首次设置

1. 配置 API 密钥

   本项目使用 SiliconFlow 提供的 API 服务（Qwen VL 模型）。

   [!TIP] 新用户福利：首次注册并实名认证后，SiliconFlow 将赠送 14 元代金券，按目前的模型价格，日常聊天可以用很久！

   获取 API Key 步骤：

   1. 访问 SiliconFlow 注册页面
   2. 注册账号并完成实名认证
   3. 进入控制台 → API 密钥 → 新建密钥
   4. 复制生成的密钥，替换 backend/.env 文件中 SILICONFLOW_API_KEY= 后面的 your-api-key-here

2. 下载权重文件 (必需)

   由于 GitHub 无法存储大体积模型，不论使用哪种安装方式（一键安装或手动部署）或哪个平台（Windows/macOS），都必须从网盘下载模型资源包：

   🔗 百度网盘下载: 点击跳转 (提取码: 3939)

   安装方法：

   1. 将网盘中的 backend 文件夹完整下载。
   2. 直接将其拖入项目根目录中，与现有的 backend 文件夹进行 合并/覆盖。
   3. 结果：这会自动补全 Miku 专属权重、基础底模 以及 G2PW 文本模型。

   (注：你也可以运行 python backend/download_base_models_v2.py 自动下载部分通用底模，但手动从网盘覆盖是最全、最稳妥的方式)

⚡ Windows 一键安装 (推荐)

如果你是 Windows 用户，可以使用我们提供的一键安装脚本：

1. 运行脚本：双击项目根目录下的 setup_windows.bat
2. 全自动安装：脚本会自动检测并安装以下依赖（如果未安装）：
   • Miniconda (Python 环境管理)
   • Node.js (前端构建)
3. 效果：自动创建 mikuchat 环境、安装所有依赖并完成前端构建

Note

整个过程无需手动干预，适合新手用户。

🍎 macOS 一键安装

如果你是 macOS 用户，可以使用我们提供的一键安装脚本：

1. 运行脚本：在终端中执行 chmod +x setup_macos.sh && ./setup_macos.sh
2. 全自动安装：脚本会自动检测并安装以下依赖（如果未安装）：
   • Homebrew (macOS 包管理器)
   • Miniconda (Python 环境管理)
   • Node.js (前端构建)
3. 效果：自动创建 mikuchat 环境、安装所有依赖并完成前端构建

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🖥️ Windows 手动部署指南

1. 环境准备

   • 安装 Miniconda 或 Anaconda。
   • 安装 Node.js (推荐 LTS 版本)。
   • 安装 Git。

2. 克隆与安装 打开 CMD 或 PowerShell：

   git clone https://github.com/ReinerBRO/MikuChat.git
   cd MikuChat/backend
   conda create -n mikuchat python=3.10
   # 如果 npm run build 因为类型错误失败，请使用以下命令跳过检查直接构建：
   npx vite build

3. 启动应用 回到根目录，双击 start.bat 即可一键启动前后端。或者双击 MikuChat.bat 进入桌面模式。

🖥️ 桌面端运行 (Windows & macOS)

如果你想要更像“软件”的体验，可以使用我们封装的桌面模式：

1. Windows: 直接双击项目根目录下的 MikuChat.bat。
2. macOS: 直接双击项目根目录下的 MikuChat.command。
3. 效果: 它会自动开启后端并弹出一个独立的 MikuChat 原生窗口，无需打开浏览器。

Important

桌面模式依赖 frontend/dist 目录。如果双击后报错，请确保已在 frontend 目录下执行过 npx vite build。

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启动应用

只需运行根目录下的启动脚本：

• Windows: 双击运行 start.bat
• Linux/Mac: 运行 ./start.sh

🛠️ 技术栈

后端

• FastAPI: 高性能异步 Python Web 框架
• GPT-SoVITS: 强大的本地语音克隆与合成系统
• Qwen VL: 领先的视觉语言大模型
• SQLAlchemy/File storage: 灵活的会话管理

前端

• React 18 / Vite / Tailwind CSS
• Framer Motion: 动画引擎
• PixiJS & Live2D SDK: 虚拟伴侣渲染引擎

📁 项目结构

MikuChat/
├── backend/                 # 后端逻辑 (API, TTS, LLM)
├── frontend/                # 前端 React 项目
├── docs/                    # 项目文档与截图
├── start.sh                 # Mac/Linux 一键启动
└── README.md                # 项目文档

📝 许可证

本项目仅供学习交流使用，请勿用于商业用途。

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