完蛋啦,爆火Github项目,用微信聊天记录打造专属AI数字分身,我都不敢相信!!

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WeClone 是一个通过微信(WeChat)或 Telegram 聊天记录微调大语言模型(LLM),打造你的专属数字分身的完整解决方案。支持文本、图片等多模态数据,经过预处理、训练、部署后,你的 AI 角色不仅「会说你的话」,还能「像你一样说话」,还能绑定到聊天机器人中使用 。

痛点场景

  • 每个人都有独特表达风格,但 AI 通常是千人一面,WeClone 可以让 AI 拥有「你」的语言风采。
  • 聊天数据零散分布,项目提供完整一站式流水线,从导出、清洗、模型微调到部署都有指引。
  • 隐私与部署不信任第三方,WeClone 支持本地部署,敏感数据可自主控制。
  • 从聊天到对话机器人,帮你在微信/Telegram 上拥有一个“还能说你话”的数字化自己。

WeClone 正是针对这些痛点,为开发者和个人用户提供:

  • 使用 私密微信聊天数据 生成 AI 聊天机器人,完全本地化部署
  • 支持 语言风格迁移 + 语音仿真,让机器人“说话像你”

核心功能

功能亮点 描述
聊天记录导入与过滤 支持从微信、Telegram 导出聊天文本与图像,自动过滤敏感信息
数据预处理与格式标准化 提取聊天内容、清洗噪声、转换为微调所需格式
LLM 微调训练 使用 ChatGLM3‑6B 等模型微调,使输出风格高度贴合用户语气
语音克隆(WeClone‑audio) 将微信语音作为音频训练素材,使机器人“听起来像你”
机器人绑定与部署 支持 Telegram、WeChat、QQ、企业微信、飞书等平台
隐私保护机制 所有处理在本地完成,不上传聊天记录;支持类别敏感信息剔除与个性化设置

技术架构

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架构说明:

  • 数据链路:从聊天记录导出 → 预处理 → 文本和音频训练材料 → LLM 微调与生成
  • 部署链路:模型输出风格化回复,可选择合成语音 → 接入聊天平台机器人端

技术优势整理

类别 优势说明
模型选择 默认 ChatGLM3‑6B 模型,支持中文双语交流,部署门槛低
隐私保护 数据全流程本地化处理,不上传云端
语音还原 微信语音克隆,机器人声音更真实
平台覆盖广 支持 WeChat、Telegram、QQ、企微、飞书等,支持后续扩展
使用简便 提供导出、清洗、训练、部署脚本,适合非机器学习专业用户

界面效果演示

⚠ 此部分展示 WeClone 核心使用截图和界面示例,按照 README 中顺序原样保留

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典型应用场景

  • 个人数字分身:用自己过去微信聊天记录训练,生成拥有自己说话风格与语气的聊天机器人
  • 纪念型机器人:通过故人聊天记录还原其语气风格,用于纪念或对话交互
  • 个性化客服机器人:企业内部可用客服人员真实聊天记录训练,提升客服风格一致性与亲切度
  • AI 办公助手:整合个人习惯与语言风格,训练为个人专属 AI 辅助工具,如日程、提醒等

与同类项目对比

项目 WeClone 类似 AI 聊天助手(如 Replika 或 ChatGPT 插件)
个性话语言训练 ✅ 支持好友聊天记录训练 ❌ 多为通用大模型,对你不具备专属风格
语音克隆 ✅ 高保真度克隆 ❌ 多为标准语音,不贴合个人声纹
隐私控制 ✅ 本地处理 + presidio 过滤 ❌ 多依赖云端,隐私难掌控
集成平台 ✅ WeChat、Telegram 支持 ❌ 云助手平台,各自封闭
模型优化 ✅ 支持 LoRA、qwen3、ChatGLM3 ❌ 模型固定,无法训练

使用示例

# 克隆项目
git clone https://github.com/xming521/WeClone.git
cd WeClone

# 创建 Python 环境
python3.9 -m venv .venv
source .venv/bin/activate     # Linux / Mac
.venv\Scripts\activate        # Windows

# 安装依赖
pip install -e .
# 导出微信聊天记录(示例路径)
python weclone/data/chat_parsers/wechat_parser.py \
  --wechat-data-dir "/path/to/WeChat Files/你的账号"

# 预处理隐私数据
weclone preprocess --input ./dataset/wechat --output ./training_data

# 微调模型
weclone train \
  --model qwen‑3‑b \
  --data ./training_data \
  --lora

# 语音克隆训练(使用 5 秒样本)
weclone train‑voice --voice‑sample voice0.wav

# 部署到机器人
weclone deploy --platform wechat --bot astrbot

这样,你的数字分身就能在微信中自动应答文字和语音了,而且风格接近你本人!

  • 每步脚本支持参数配置,操作灵活
  • 可视化监控日志显示训练过程与进度

总结

WeClone 是一个 适合个人与企业用户 的开源项目,它以 微信聊天记录为训练素材,通过 LLM 微调 + 语音克隆 技术,生成极具个性化的聊天机器人。支持微信、Telegram、QQ、飞书等平台,所有数据处理过程都在 本地完成,既保护隐私又让机器人“说话像你”。

项目地址

https://github.com/xming521/WeClone

posted @ 2025-08-08 14:10  小华同学ai  阅读(7)  评论(0)    收藏  举报