オープンソース
AI-Vtuber by Ikaros-521
最も多機能なAI VTuberフレームワーク。YouTube / Twitch / TikTok / Bilibiliのマルチプラットフォーム配信に対応。
15以上のLLMと多数のTTSエンジンを組み合わせて本格的なAI VTuber運営が可能。
概要
AI-Vtuber は Ikaros-521 氏が開発する、圧倒的な機能数を誇るオープンソースの AI VTuber フレームワークです。 YouTube・Twitch・TikTok・Bilibili の4大プラットフォームに対応し、1つのシステムで同時配信が可能です。
15以上の LLM（GPT-4、Claude、Gemini、ローカル LLM 等）と、VOICEVOX・ElevenLabs・Edge-TTS など 多彩なTTSエンジンを自由に組み合わせられる柔軟な設計が特徴です。 Live2D・UE5 アバター連携、音声変換（so-vits-svc）、Stable Diffusion 統合など、 エンターテインメント用途に必要な機能をほぼ網羅しています。
マルチプラットフォーム
15+ LLM対応
Live2D / UE5
無料LLM対応
Docker対応
多言語対応
主な特徴
マルチプラットフォーム配信
YouTube / Twitch / TikTok / Bilibili に同時対応。1つの設定で複数サービスへ配信できる。
15以上のLLM対応
GPT-4、Claude、Gemini、Qwen、ローカル LLM（Ollama）など幅広い AI を選択可能。
Live2D / UE5 アバター連携
VTube Studio 経由で Live2D アバターを動かすほか、Unreal Engine 5 キャラにも対応。
音声変換（so-vits-svc）
TTS 出力をリアルタイムで任意の声質に変換。キャラクターの声を独自にカスタマイズ可能。
Stable Diffusion 統合
配信中にリアルタイムで画像生成。視聴者のリクエストに応じたイラストを自動生成できる。
Docker 対応
Docker Compose で環境構築を簡略化。依存関係の衝突を避けてクリーンな環境を維持できる。
多数のTTSエンジン対応
VOICEVOX・Edge-TTS（無料）・ElevenLabs・BERT-VITS2 等、豊富な TTS を切り替えて使用可能。
TikTok 自動投稿
配信クリップを自動でTikTok形式に変換・投稿。切り抜き運営を自動化できる。
メリット・デメリット
メリット
- 圧倒的な機能数で拡張性が高い
- TikTok 連携で切り抜き配信も自動化
- Edge-TTS（無料）で0円運営が可能
- 多言語対応で海外視聴者にもリーチ
- アクティブな開発コミュニティ（継続的アップデート）
- Docker で環境構築が比較的簡単
デメリット
- セットアップが複雑で初心者には難しい
- 公式ドキュメントが中国語中心
- 依存関係の競合が報告されることがある
- 商用利用は収益の10%をシェアする条件あり
- 機能が多すぎて設定の把握に時間がかかる
システム要件
| OS | Windows 10/11、Linux（Ubuntu 20.04+）、macOS、Docker 環境 |
|---|---|
| Python | 3.10 以上推奨（3.11 で動作確認済み） |
| GPU（クラウド API 時） | 不要。CPU のみで動作可能 |
| GPU（ローカル LLM 時） | VRAM 4GB 以上（7B モデル）〜 16GB 以上（13B モデル） |
| GPU（音声変換 so-vits-svc 時） | NVIDIA CUDA 対応 GPU。VRAM 4〜8GB 推奨 |
| RAM | 8GB 以上推奨（音声変換・画像生成使用時は 16GB 以上） |
| ネットワーク | 安定したブロードバンド接続（配信・API 通信に必要） |
| OBS | OBS Studio 29+ 推奨（obs-websocket プラグイン必要） |
料金・コスト目安
最安構成
$0
Edge-TTS + 無料 LLM（Gemini 無料枠等）
中間構成
$20〜50
GPT-3.5 + VOICEVOX / Edge-TTS
高品質構成
$100〜300
GPT-4 + ElevenLabs 組み合わせ
商用利用について：
本フレームワークを商用目的で使用する場合、収益の10%をライセンス料としてシェアする条件があります。
個人利用・非商用利用は無料です。詳細は GitHub の LICENSE ファイルを確認してください。
導入手順
1
リポジトリのクローン
GitHub からソースコードを取得します。
git clone https://github.com/Ikaros-521/AI-Vtuber.git && cd AI-Vtuber
2
Python 仮想環境の作成と依存関係インストール
Python 3.10+ で仮想環境を作成し、必要なパッケージをインストールします。
python -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt
3
設定ファイルの編集
config.json を開き、
LLM の API キー・TTS エンジン・プラットフォーム情報を設定します。
使用する YouTube / TikTok のアクセストークンも同ファイルに記入します。
4
OBS の準備
OBS Studio に obs-websocket プラグインを導入し、WebSocket サーバーを有効化します。ポート・パスワードを config.json に合わせて設定します。
5
起動
メインスクリプトを実行して配信を開始します。Web UI も同時に起動するので、ブラウザから設定の変更が可能です。
python main.py
6
（任意）Docker を使う場合
Docker Compose を使って環境を分離して起動することも可能です。
docker-compose up -d
運営イメージ
YouTube と TikTok を同時攻略する本格的な AI VTuber 運営が実現します。
視聴者コメントへの自動応答、クリップの自動生成・TikTok 投稿、多言語対応で海外視聴者への対応も自動化できます。
視聴者コメント
YouTube / TikTok / Bilibili からチャット取得
LLM 応答生成
GPT-4 / Claude 等でキャラクターらしい返答を生成
TTS & 音声変換
VOICEVOX 等で音声化 → so-vits-svc でキャラ声に変換
配信 & 投稿
OBS で配信 + クリップ自動生成してTikTok 投稿
こんな人におすすめ
おすすめの人
- YouTube・TikTok を同時に攻略したい人
- 機能を細かくカスタマイズしたい人
- 複数プラットフォームで同時配信したい人
- 海外視聴者にもリーチしたい多言語配信者
- Live2D・UE5 キャラを動かしたい人
- 無料 LLM でコストを抑えたい人
おすすめしない人
- コマンドラインに慣れていない初心者
- すぐに簡単に始めたいシンプル志向の人
- 収益化後に商用ライセンス料を避けたい人
- 日本語の充実したドキュメントが必要な人
- 依存関係の管理に手間をかけたくない人