该项目创新性地将语音、视觉、触觉反馈整合到同一交互框架中，形成多维感知系统。在语音维度，支持实时打断（Voice Activity Detection阈值可调）与情绪识别（通过音高分析触发对应表情）；视觉方面采用双通道输入：既可通过摄像头捕捉用户面部表情，也能分析屏幕内容实现上下文感知（如识别游戏画面后自动切换相关话题）。
技术亮点包括：使用MediaPipe实现面部特征点追踪，将52个关键点数据映射到Live2D模型的混合变形参数；屏幕内容识别采用CLIP模型提取视觉特征，与语言模型的知识库联动。例如当系统检测到屏幕上出现猫咪图片时，AI角色会主动发起宠物相关对话。
触觉层设计独具匠心：点击虚拟角色不同身体部位会触发差异化响应（轻触头部可能获得知识解答，而抚摸腹部则引发撒娇反应），这种设计源自对日式虚拟主播交互范式的深度研究。
This answer comes from the articleOpen-LLM-VTuber: Live2D animated AI virtual companion for real-time voice interactionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 多模态交互设计使Open-LLM-VTuber具备超越纯文本聊天机器人的体验深度
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