单月猛增 10k Star 的开源项目！用微信打造你的“数字分身”

大家好，我是热爱开源的了不起。

你有没有想过，如果有一天你的微信好友突然不再回复消息，或者你想让忙碌的自己拥有一个“替身”来处理日常对话？又或者，你希望保留亲人、朋友独特的说话风格，让他们的“数字灵魂”永远陪伴？

今天要介绍的开源项目 WeClone，就能通过你的微信聊天记录，训练出一个高度拟真的 AI 数字分身，甚至能用 TA 的声音和语气与你实时互动！

项目简介：克隆你的“数字灵魂”

WeClone 是一款基于大语言模型（LLM）的开源工具，通过分析用户的微信聊天记录，结合语音克隆技术，生成个性化的数字分身。它不仅支持文本对话的个性化定制，还能通过 0.5B 参数的轻量模型克隆用户的声音，实现“形神兼备”的交互体验。

核心功能亮点：

1. 聊天记录驱动：自动解析微信聊天数据，转化为问答对格式，用于微调模型；
2. 低成本训练：采用 LoRA 技术，仅需 16GB 显存即可微调 7B 规模的大模型（如 Qwen2.5-7B），显著降低硬件门槛；
3. 多平台部署：支持微信、QQ、Telegram 等主流聊天工具，一键部署为智能机器人；
4. 隐私保护：本地化处理数据，默认过滤手机号、身份证等敏感信息，保障用户隐私。

项目安装与使用：三步打造专属 AI 分身

环境搭建

WeClone 支持 Linux/WSL 和 Windows（推荐使用 WSL），并提供两种安装方案：

1、基础安装（开发者适用）：

git clone https://github.com/xming521/WeClone.git  
cd WeClone  
uv venv .venv --python=3.10  # 使用uv快速创建虚拟环境  
source .venv/bin/activate  
uv pip install --group main -e .  # 安装核心依赖  

验证 CUDA 环境：python -c "import torch; print('CUDA可用:', torch.cuda.is_available())"。

2、小白专属（ServBay 一键部署）：使用 ServBay 工具（官网下载）可一键配置 Python 环境、模型下载和依赖管理，大幅简化安装流程。

使用案例：从数据到对话

1. 数据准备：
   1. 使用 PyWxDump 导出微信聊天记录为 CSV 格式，存放至 ./dataset/csv 目录；
   2. 运行数据清洗脚本，自动过滤敏感信息：
      • ```Plain
        python weclone/data/qa_generator.py

        1. 模型训练：  
           1. 下载基础模型（如 Qwen2.5-7B）：  
              - ```Plain
                git lfs install  
                git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct.git  

   3. 单卡训练（修改settings.json调整参数）：
      • ```Plain
        python weclone/train/train_sft.py

        2. 部署与互动：  
           1. 启动本地 API 服务：`python weclone/server/api_service.py`；  
           2. 通过 AstrBot 框架将模型接入微信，扫码登录后即可与你的 AI 分身对话！  
        
        ### 总结：让技术延续情感与记忆
        
        WeClone 的亮点在于开源免费、低门槛个性化和隐私安全。无论是想打造个人助理、留存珍贵对话，还是探索“数字永生”的可能性，它都提供了完整的解决方案。  
        
        感兴趣的朋友们，赶快去试试吧～
        
        ```json
        项目地址：https://github.com/xming521/WeClone