本次分享一下如何将GPT-SoVITS接入SillyTavern-1.11.5项目，让让AI女友声若幽兰，首先明确一下，SillyTavern-1.11.5只是一个前端项目，它没有任何大模型文本生成能力，所以后端必须有一个api服务来流式生成对话文本，这里选择koboldcpp。

首先看一下简单的项目运行架构图：

这里SillyTavern作为前端负责向后端的Koboldcpp发起请求，Koboldcpp流式返回文本，SillyTavern接受聊天文本进行展示，当文本接受完毕后，SillyTavern再次向后端的GPT-SoVITS发起请求，将全量文本传递给后端GPT-SoVITS，GPT-SoVITS根据文字来生成语音，并将语音的二进制文件返回给SillyTavern，最后SillyTavern播放音频，至此，一个完整的流程就走完了。

部署SillyTavern

首先克隆SillyTavern的官方项目：

git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.git

直接运行启动脚本即可：

shell start.sh

如果是windows平台，运行bat:

start.bat

由于SillyTavern没有预留GPT-SoVITS的位置，所有将原本的XTTS改为GPT-SoVITS：

async fetchTtsGeneration(inputText, voiceId) { console.info(`Generating new TTS for voice_id ${voiceId}`); if (this.settings.streaming) { const params = new URLSearchParams(); params.append('text', inputText); params.append('speaker_wav', voiceId); params.append('language', this.settings.language); return `${this.settings.provider_endpoint}/tts_stream/?${params.toString()}`; } const response = await doExtrasFetch( `${this.settings.provider_endpoint}/tts_to_audio/`, { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Cache-Control': 'no-cache', // Added this line to disable caching of file so new files are always played - Rolyat 7/7/23 }, body: JSON.stringify({ 'text': inputText, 'speaker_wav': voiceId, 'language': this.settings.language, }), }, ); if (!response.ok) { toastr.error(response.statusText, 'TTS Generation Failed'); throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${await response.text()}`); } return response; }

部署Koboldcpp

随后部署后端的大模型api:

git clone https://github.com/LostRuins/koboldcpp.git

输入编译命令

windows平台：

make

Mac平台：

make LLAMA_METAL=1

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

启动服务：

Python3 koboldcpp.py --model /Users/liuyue/Downloads/causallm_7b-dpo-alpha.Q5_K_M.gguf --gpulayers 40 --highpriority --threads 300

此时接口运行在http://localhost:5001

部署GPT-SoVITS

最后，部署GPT-SoVITS项目：

git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git

安装依赖：

pip3 install -r requirements.txt

修改一下api接口逻辑：

@app.post("/") async def tts_endpoint(request: Request): json_post_raw = await request.json() return handle( json_post_raw.get("refer_wav_path"), json_post_raw.get("prompt_text"), json_post_raw.get("prompt_language"), json_post_raw.get("text"), json_post_raw.get("text_language"), json_post_raw.get("sweight"), json_post_raw.get("gweight"), ) @app.get("/") async def tts_endpoint( refer_wav_path: str = None, prompt_text: str = None, prompt_language: str = None, text: str = None, text_language: str = None, sweight: str = None, gweight: str = None, ): return handle(refer_wav_path, prompt_text, prompt_language, text, text_language,sweight,gweight) def speaker_handle(): return JSONResponse(["female_calm","female","male"], status_code=200) @app.get("/speakers_list") async def speakerlist_endpoint(): return speaker_handle() def tts_to_audio_handle(text): return handle(llama_audio,llama_text,llama_lang,text,"中英混合") @app.post("/tts_to_audio/") async def tts_to_audio(request: Request): json_post_raw = await request.json() return tts_to_audio_handle(json_post_raw.get("text")) if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, workers=1)

这里添加新的基于get方法的speakers_list，是为了配合xtts接口的格式，同时基于post方法的tts_to_audio方法用来生成语音，它只接受一个参数text，也就是需要转为语音的文本。

至此，三个服务就都配置好了，最后奉上视频教程：

https://www.bilibili.com/video/BV1uJ4m1a7L4/