给虚拟主播做 VTuber 形象和 Live2D 直播素材包 做法：新人主播开播最缺的就是一套统一视觉。你用 Midjourney 或即梦出一张二次元半身立绘，再用 Live2D Cubism 做基础的眨眼摇头绑定，配套做订阅提示动画、感谢弹窗、开播等待页和下播卡，打包成能直接导进 OBS 的素材。 成本：Cubism 免费版够用，一套做 1-2 天。收费：立绘加基础绑定 800-2000 元，全套直播素材包再加 500-1000 元，接海外单价格还能翻倍。 提醒：主播对脸特别较真，动笔前把三视图和参考图确认死，不然改稿能改到你怀疑人生。

为什么会有欧美虚拟主播一边搞色情的不行的立绘，一边说自己不喜欢成人二创？ Why some EN-VTuber made very sexy live2d,but said she don't like NSFW?

抖阴旗下首个手游，不只是内容，更是标准。 — 动态战姬立绘，战场中鲜活如生 — 独创后入视角射击，沉浸感前所未有 — 策略卡牌深度对决，每场战斗都是意志的博弈 — Live2D亲密互动，她只属于你 礼包码：VIP6666 点击链接立即下载：

(工商) 以前合作過的遊戲差不多要上市了>:) #也是萬惡的live2D作畫模式的開始#(抖 油戲事前預約中: (⚠️對了 這是黃油，跟你們一樣油的那種>:) 油戲推特: @StarLusts_EN

台灣版本的《命運之子 DESTINY CHILD》終於上線了，您可以在APP STORE和Google Play商店中下載並立即遊玩！請來和這些利用Live2D所提升的華麗Child相遇吧！ 現在遊戲內展示了超過150個經過5年努力工作而完成的精美插圖，希望您能進入遊戲欣賞，我將不勝感激！

我也以为是编的 22岁印度小哥，一部手机，20美元Claude订阅，6小时赚6405美元？ 他干的事：用 Claude 把自己实时变成二次元角色，声音、外貌、气质全部AI生成，然后开直播聊天 最高单笔打赏750美元 研究了一下他大概怎么做的： ▸ 外貌：Live2D 或 VTuber 软件做面部捕捉，Claude API 实时驱动表情和口型同步，不是预录是实时生成 ▸ 声音：ElevenLabs 或类似TTS做实时语音克隆，Claude生成对话内容，语音模型合成输出 ▸ 直播推流：手机当摄像头，OBS加虚拟形象叠加，一键推到 TikTok Live 或 YouTube 整套成本：Claude API 按 token 计费 + TTS 语音合成 + Live2D 免费版，20美元确实够跑6小时

🎀 Open-LLM-Vtuber 这个开源项目能给你做一个会说话、有表情的 AI 虚拟伴侣，还不需要联网，你拥有所有的掌控权！ GitHub 揽获 11.4K star，最初的目标就是用开源方案复刻那个爆火的闭源 AI 主播 neuro-sama。 它不是冷冰冰的聊天框，而是一个有 Live2D 形象、能开麦实时语音对话的同伴。 你说话它会听、会打断、会看你的摄像头和屏幕，还能设成桌面宠物，透明背景挂在屏幕角落，干活时陪着你。 想要虚拟女友、男友还是猫，自己换 Live2D 模型和人设就行。 从语音识别、大模型到语音合成全都能换成本地的，整套跑在自己电脑上，聊天记录不外传。 README 里有句用户评价挺逗：这个「女友」已经被用了超过十万次。 适合想自己捏一个 AI 伙伴、又介意隐私的人，折腾起来很上头。 GitHub：

秩序崩坏，欲望即是力量！《性界大战》H5版本现已正式上线！ 打破传统卡牌数值碾压，自由搭配高养成媚惑阵容，让每张卡牌都成为你的泄欲淫娃！ 从贫乳萌系到爆乳御姐，多位可互动角色等你解锁，赤裸糜乱剧情带你沉浸性界！ 动态Live2D互动+宏大剧情叙事，热血冒险与糜乱战场并存！ 新人礼包码VIP6688 + 签到福利多多，速来打造你的淫乱后宫！ 下载传送门： #性界大战# #二次元# #调教手游#

盛大集团创始人陈天桥近年来在 AI 领域（尤其是“AI长期记忆”和“脑科学与 AI 交叉”方向）进行了深度布局。 他主张通过模拟人类大脑的记忆与认知机制，解决大语言模型（LLM）的“遗忘”和上下文受限问题，使 AI Agents 具备连贯、可进化且个性化的长期记忆。 旗舰开源项目：EverMemOS（智能记忆操作系统） EverMemOS 是由陈天桥旗下的 EverMind 团队推出的一款旗舰级开源、企业级智能记忆系统，被定位为未来 AI Agents 的“数据与记忆基础设施”。 1. 类脑级记忆生命周期（Engram-Inspired） EverMemOS 的设计灵感来源于人类大脑的记忆编码、巩固与提取机制，包含三个核心阶段： 情境痕迹形成（Episodic Trace Formation）：将实时的对话流转化为 MemCells。MemCells 是记忆的原子单元，用于捕获情境线索、事实以及有时效性的预测信号。 语义整合（Semantic Consolidation）：将分散的 MemCells 提炼并组织成更高维度的、具有主题性的语义结构 —— MemScenes。在这个过程中，系统会持续自动演化并更新用户画像（User Profile）。 重构式回忆（Reconstructive Recollection）：在 AI 需要决策时，通过 MemScene 引导的 Agent 检索机制重构上下文，帮助下游模型完成长周期的连贯推理。 2. 五层技术架构 EverMemOS 将长期记忆的读写流程分层管理： 代理层（Agentic Layer）：处理主动的记忆过程，如记忆提取、向量化、检索和重排序。 记忆层（Memory Layer）：管理核心存储和情境记忆，专注于 MemCells 的提取与生存周期管理。 检索层（Retrieval Layer）：负责多模态检索和对检索结果进行重排序，包括 BM25 + 向量检索的混合搜索以及 RRF（倒数排序融合）等。 业务层（Business Layer）：处理上层的业务逻辑与数据操作。 基础设施层（Infrastructure Layer）：兼容 MongoDB、Elasticsearch、Milvus、Redis 等主流数据库与缓存组件。 3. 性能与生态集成 Token 优化：充当智能注意力过滤器，在部分场景中可将上下文窗口的 Token 消耗降低多达 70%，同时在 LoCoMo 等长期记忆基准测试中达到了 SOTA 性能。 开源生态与插件：MCP（Model Context Protocol）支持：提供了 evermemos-mcp 插件，支持将 AI 编码助手（如 Claude Code、Cursor、Cline 等）接入 EverMemOS 记忆库。 Agent 框架集成：支持 OpenClaw 插件，使智能体能够自动捕获对话、调取历史记忆；同时支持 Live2D 虚拟角色记忆交互等应用。 GitHub 地址：