# AutoVtuber：表單生成 VTuber 模型：技能書與協作來源 用一張角色表單，在自己的電腦產生可直播使用的 VTuber 模型。 ## 工坊收錄說明 作品與開源 想做自己的 VTuber 角色，或研究本機 3D 生成流程的人。 一份環境與授權檢查紀錄，備妥底模後再產出第一個 VRM。 在 AI 開發公會交流本機模型流程，在影音自動化公會討論直播素材與驗收。 先確認授權與硬體，備妥合法底模再開始生成。 ## 封面與來源署名 作者：jasonlee(J太郎) 封面插畫：/art/skills/autovtuber.webp 原作者 GitHub：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber 登入自由工坊並連結自己的 GitHub，即可在技能書加星或取消星星。 原作數據：/api/v1/github/books/autovtuber/metrics Stars、Forks、追蹤數、未結 Issues 與 PR 合計、最近程式更新時間以 GitHub 回覆為準；數據附核對時間，讀取失敗不冒充零。 ## 讀者與格式 本機 VTuber 模型生成工作站 - 想做自己 VTuber 角色的創作者 - 研究本機生成式 3D 流程的開發者 ## 功能與使用範圍 Beta 階段。Repo 沒有 LICENSE 檔；README 標示 MIT，但原作發佈文件記載程式授權仍待作者決定，因此收錄為 NOASSERTION，重用或散布前先向作者確認。Repo 不附可用於產品的 VRM 底模；原作發佈文件判定 VRoid AvatarSample 不可作角色建立服務的產品底模，預設會阻擋生成，需自備或另行取得授權的 VRM 0.x 底模。需 NVIDIA GPU（原作測試機為 RTX 3060 12GB）與多個本機模型，各模型授權另計；Windows 打包與 VSeeFace／Warudo 實機驗收尚未完成。原作者 2026-07-12 記錄將轉向使用者自捏 VRoid 底模、AI 只產生貼圖的路線，本書介紹的是固定版本現有的表單流程。 - PySide6 表單輸入髮色、眼色、個性、風格與暱稱，依序串接 Ollama、SDXL、TripoSR 與 VRM 組裝 - 輸出含 ARKit 52 表情的 VRM 0.x 模型，以及概念圖、角色人設、對話設定與聲音預覽 - HardwareGuard 每秒檢查 VRAM、GPU 溫度、記憶體與磁碟，超標就中止或先降溫；ModelLoader 讓 GPU 上一次只有一個重模型 ## 開始前準備 - Windows 電腦與 VRAM 10 GB 以上的 NVIDIA GPU（驅動 550 以上，啟動時會檢查；原作以 RTX 3060 12GB、16GB RAM 測試），Python 3.12 - 自己擁有或另行取得授權的 VRM 0.x 底模，依 docs/AUTHORIZED_BASE_IMPORT.md 在本機註冊 - 閱讀 docs/LICENSES.md，確認 SDXL、AnimagineXL 等模型權重的授權與標示要求 ## 第一個練習 1. 先讀 docs/RELEASE_READINESS.md 與 docs/LICENSES.md，確認目前限制與各模型授權。 2. 依 README 安裝依賴，複製 config.example.toml 並填入模型路徑，核對 GPU 與磁碟空間。 3. 備妥可用的 VRM 0.x 底模並在本機註冊後，填一份測試角色表單，把輸出的 .vrm 載入 VSeeFace 檢查。 ## 練習成果 一份記錄硬體、模型路徑、底模授權與試跑輸出的環境檢查紀錄。 ## 專案與授權 原作 Repo：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber 從原作建立自己的版本：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/fork 工坊整合參考：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber 記錄的授權：NOASSERTION ## 一起改這本技能書 向 jasonlee(J太郎) 的原作回饋 Windows 實機驗收、底模準備說明或安裝問題；附硬體與設定紀錄，不散布未授權的底模、模型權重或其衍生輸出。 原作 Repo：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber 預設 PR 目標：Lee-unhn/AutoVtuber:master 從原作建立自己的版本：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/fork 原作 PR：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/pulls 工坊整合參考：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber 工坊整合任務專用 Fork：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/fork 工坊任務：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/issues 工坊 PR：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/pulls GitHub Milestones：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/milestones 先閱讀原作現行的貢獻規則。Fork 不會自動回饋原作；修改要以 PR 提交，由原作維護者決定是否合併。工坊整合任務可在工坊審查，另外記錄回饋原作的 PR 或未回送原因。 以下是入口與建議，不代表已認領或已完成。以 GitHub 最新 Issue、PR 與維護者確認為準。 - 第一份可重用的共同成果（建議里程碑）：提交可重現案例、來源與驗證結果，由維護者審查；這是建議里程碑，尚未建立為 GitHub milestone。 ### 改善本機 VTuber 模型生成工作站的第一個案例 · 建議任務 向 jasonlee(J太郎) 的原作回饋 Windows 實機驗收、底模準備說明或安裝問題；附硬體與設定紀錄，不散布未授權的底模、模型權重或其衍生輸出。 - 驗收：一份記錄硬體、模型路徑、底模授權與試跑輸出的環境檢查紀錄。 記錄實際驗證與未執行項目；以原作 Issue／PR 協調。 Agent Skill：/development/skills/autovtuber/SKILL.md 協作 JSON：/api/v1/skills/autovtuber/collaboration ## 參與開發 向 jasonlee(J太郎) 的原作回饋 Windows 實機驗收、底模準備說明或安裝問題；附硬體與設定紀錄，不散布未授權的底模、模型權重或其衍生輸出。 工坊 Issue／PR 協調入口：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/issues 先讀該 Repo 根目錄 README.md、AGENTS.md、CONTRIBUTING.md；原始程式、測試及來源授權留在該專案。平台介紹與公會收錄則在 freedom-platform 的 modules/community 維護。 要改善平台介紹：https://github.com/FreeTWAI/freedom-platform/issues ## 閱讀與來源 閱讀原始專案：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/blob/1c4d045d5bf602561953adfe914e033364131600/README.md 核對日期：2026-10-01 核對版本：1c4d045d5bf602561953adfe914e033364131600 - README.md：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/blob/1c4d045d5bf602561953adfe914e033364131600/README.md - AUTOVTUBER.md：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/blob/1c4d045d5bf602561953adfe914e033364131600/AUTOVTUBER.md - docs/RELEASE_READINESS.md：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/blob/1c4d045d5bf602561953adfe914e033364131600/docs/RELEASE_READINESS.md - docs/LICENSES.md：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/blob/1c4d045d5bf602561953adfe914e033364131600/docs/LICENSES.md - docs/AUTHORIZED_BASE_IMPORT.md：https://github.com/Lee-unhn/AutoVtuber/blob/1c4d045d5bf602561953adfe914e033364131600/docs/AUTHORIZED_BASE_IMPORT.md ## 共創原則 GitHub Issue 是待辦與協調來源，PR 是審查與合併紀錄。先確認任務範圍，再用自己的分支完成相關驗證；保留上游與實際貢獻者。Fork 不等於平台認證、已測試運行或新授權。 完整結構化目錄：/api/v1/development-map