WeClone

WeClone 是一个基于微信聊天记录微调大语言模型的项目,主要用于实现高质量的声音克隆和数字分身。它结合了微信语音消息和 0.5B 大模型,允许用户通过聊天机器人与自己的数字分身互动。该技术在数字永生和声音克隆领域具有重要的应用价值,可以让用户在不在场的情况下继续与他人交流。此项目正在快速迭代中,适合对 AI 和语言模型感兴趣的用户,且目前处于免费的开发阶段。

需求人群:

"此产品适合对数字分身和 AI 交互有需求的用户,如内容创作者、企业主和希望维护社交联系的个人。通过 WeClone,用户可以在缺席的情况下与他人互动,提供更生动的在线体验。"

使用场景示例:

内容创作者使用 WeClone 来生成语音回复,增加与观众的互动。

企业通过 WeClone 提供自动化客服,改善客户服务体验。

个人用户利用 WeClone 创建数字分身,保持社交活动的持续性。

产品特色:

使用微信聊天记录微调大语言模型,提高对话的自然度和准确性。

通过微信语音消息实现高质量声音克隆,让数字分身更具真实感。

支持多种平台的聊天机器人接入,包括微信、QQ、Telegram 等。

提供灵活的数据处理和模型微调选项,用户可以根据需求调整参数。

具备一定的数据预处理功能,自动去除敏感信息。

可通过 API 接口进行简单推理,便于集成到其他应用中。

适配多种硬件环境,提供详细的环境搭建指南。

提供详细的使用案例和文档,帮助用户快速上手。

使用教程:

访问 WeClone 项目的 GitHub 页面并下载源代码。

使用 uv 创建新的 Python 环境并安装项目依赖。

提取微信聊天记录并准备 CSV 格式的数据文件。

执行数据预处理脚本以生成合适的训练数据集。

下载 ChatGLM3 模型并进行参数配置。

运行训练脚本进行模型微调。

启动 API 服务并进行简单的推理测试。

将 WeClone 部署到聊天机器人平台上。

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