核心思路:把启动文件丢进你的vits项目，部署服务器。
这只是一种思路，建议根据自己的需求自行修改，先实现普通的tts后再去整大活，比如随时随地掏出手机和老婆聊天()。
部署到服务器以后的标准网页格式,http://yourhost:8080/
之后diy一份简单的前端莱搭建live2d互动，这里采用renpy
用于参考的应用地址https://drive.google.com/drive/folders/1vtootVMQ7wTOQwd15nJe6akzJUYNOw4d
解压live2d_chat-0.6(gpt3+chatgpt).zip，或lightweight_chat-1.0-win.zip
前者的思路是在应用启动后修改各种模型参数，适合多说话人。调试完成后可修改进入game目录修改script.rpy来简化应用。后者是单说话人的版本，但是需要你进入lightweight_chat-1.0-win/game文件中修改网页地址
建议安装renpy后修改script.rpy，参照官网学习。准备好你的live2d模型并且用面部捕捉准备足够多的表情。

git clone https://github.com/CjangCjengh/vits.git
#git clone https://github.com/innnky/MB-iSTFT-VITS

cd vits
#cd MB-iSTFT-VITS
pip install -r requirements.txt

# Cython-version Monotonoic Alignment Search
cd monotonic_align
mkdir monotonic_align
python setup.py build_ext --inplace
cd vits
#cd MB-iSTFT-VITS

pip install pydub 
pip install openai
#Not recommended due to demanding requirements
#pip install pyChatGPT

line26:#设定存储各种数据的目录，方便查看，默认C:/project_file
line27:current_work_dir = os.path.dirname(__file__)
line28:weight_path = os.path.join(current_work_dir, '/project_file/')
line34:hps_ms = utils.get_hparams_from_file("path/to/config.json")
line43:_ = utils.load_checkpoint("path/to/checkpoint.pth", net_g_ms, None)

#change this line to dev = torch.device("cpu")
line32:dev = torch.device("cuda:0")

python inference_api.py

 * Serving Flask app 'inference_api'
 * Debug mode: on
INFO:werkzeug: WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.�[0m
 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:8080
 * Running on http://10.0.0.14:8080
INFO:werkzeug: Press CTRL+C to quit

cd MB-iSTFT-VITS
python one_step.py

#You can change live2d
define nengdai = Character("Your character name")
define config.gl2 = True
image nengdai = Live2D("nengdai_2", top=0.3, base=0.7, height=1,loop=True)
label start:
    #加载live2d动作，参考https://www.renpy.cn/doc/live2d.html
    show nengdai idle
    $ import requests
    $ import os
    $ import threading
    $ from time import sleep
    $ global your_text
    jump sense1

label sense1:
    show nengdai main_1
    $ current_work_dir = os.path.dirname(__file__)
    $ weight_path = os.path.join(current_work_dir, 'temp.ogg')
    $ weight_path = weight_path.replace("\\","/")
    $ your_text = renpy.input('',length=60)
#Change website to voice
    $ webs = "http://127.0.0.1:8080/gpt?text=" + your_text
    python:
        def get_voice():
            res = requests.get(webs)
            music = res.content
            with open(weight_path, 'wb') as code:
                code.write(music)
#Change website to texture
            response = requests.get("http://127.0.0.1:8080/word").text
            global response
        thread = threading.Thread(target=get_voice)
        thread.start()
    jump speak 

label speak:
    nengdai '等待合成'
    voice weight_path
    nengdai '[response]'
    jump sense1

line143:#CHATGPT抓取
line144:#session_token = '参考https://www.youtube.com/watch?v=TdNSj_qgdFk'
line145:#api = ChatGPT(session_token)
#Delate the comment in line200 and line233

#定义角色,这个类将会继承我们需要的live2d模型和语音文件这些花里胡哨的东西
define Character1 = Character("Your_Character_Name")
#为游戏配置live2d，你需要在安装renpy后将从live2d官网下载的cublism for native压缩包放到renpy的目录下，之后点开renpy按照指示自动加载。
define config.gl2 = True
#导入live2d模型,大部分live2d模型的文件夹名字和model3文件的名字相同，可以直接将路径名设置为文件夹的名字，保险起见也可直接对应model3文件
image Character1 = Live2D("Path/to/your_model/your_model.model3.json", top=0.0, base=0.7, height=1.0,loop=True)
#一定要有一个"开始"场景，场景用label标记。
label start:
#导入背景图片，在image 处自定义，格式‘bg name.png’,中间要带空格号，我也不知道为什么要这样设定
    show bg name
    #加载live2d动作，参考https://www.renpy.cn/doc/live2d.html
#live2d模型都有自己的动作名，你可以在model3文件中查看，也可以自己用动作捕捉工具(steam里搜vtuber)自定义。
    show Character1 motion1
#renpy有两种加载python命令的方式，一种是"$ "+代码，另外一种是"Python:"，下一行缩进后编写，这里先用"$ "
#导入需要的库
    $ import requests
    $ import os
    $ import threading 
#这些参数是我认为适合在应用端设定的
#spk_id是vits模型中的人物id，vits多人模型通过变化spk_id来修改说话人
    $ global spk_id
#your_name是为了增加代入感和gpt3的chatbot聊天用的，chatgpt则不需要
    $ global your_name
#open_api_key则是每个人特有的，你也可以从官网上复制好后直接存储在游戏中
    $ global open_api_key
#web_base就是程序生成的网址，我设定的程序都是host/route_nameX?parameter1=[your_input1]&parameter2=[your_input2]......&parameter3=[your_input3]这种形式，你也可以改成表单
    $ global web_base
#这三个是vits用到的参数，樱花妹说中文还是需要仔细调的，不然很难听进去。特别是轻量化模型，日文也需要()
    $ global noise_scale
    $ global noise_scale_w
    $ global speaking_speed
#jump直接切换至下一场景
    jump setting0
return

label setting0:
#renpy需要在python命令中用renpy.input获取文本输入，这样就可以修改参数了。调试后可以将这些参数存储在游戏文件中。
    $ web_base = renpy.input("输入后端api的地址，如本地推理为'http://127.0.0.1:8080'，终端运行inference_api.py时查看",length=100)
    $ open_api_key = renpy.input("填写你的API keys 网址：https://beta.openai.com/account/api-keys",length=1000)
    $ open_api_key = str(open_api_key)
    $ your_name = renpy.input("你的名字：",length=10)
    $ noise_scale = renpy.input('填写噪声参数，默认输入0.667',length=10)
    $ noise_scale_w = renpy.input('填写噪声参数偏差，默认输入0.8',length=10)
    $ noise_scale_0 = renpy.input('语速设置，默认1',length=10)
    $ spk_id = int(renpy.input("对话角色",length=10))
#renshe这个玩意是用来和gpt3对话用的，实际上有些多余了，chatgpt则完全不需要，直接空输入也行
    $ renshe =  renpy.input("写上人设",length=200)    
    $ web = web_base + "/identity?text=" + renshe + "&mapping=" + str(your_name)
    $ renshe = requests.get(web).text
    jump sense1

label sense1:
#获取当前项目所在路径，创建存储音频文件的路径
    $ current_work_dir = os.path.dirname(__file__)
    $ weight_path = os.path.join(current_work_dir, 'temp.ogg')
    $ weight_path = weight_path.replace("\\","/")
#交互的第一步
    $ your_text = renpy.input('',length=60)
#合成网址用来发送请求(本来只有需传入文本就行了，后来参数越传越多)
    $ webs = web_base + "/gpt?text="+ your_text  + "&speakers_name=" + str(spk_id) +"&api_key=" + str(open_api_key) + "&mapping=" + str(your_name) + "&noise_scale=" + str(noise_scale) + "&noise_scale_w=" + str(noise_scale_w) + "&spd=" + str(noise_scale_0)
#这就是另外一种插入python指令的方法了，用treading实现同步运行
    python:
        def get_voice():
            res = requests.get(webs)
            music = res.content
            with open(weight_path, 'wb') as code:
                code.write(music)
            web2 = web_base + "/word?mapping=" + your_name
            answer = requests.get(web2).text
            global answer
#            os.system(weight_path)
        thread = threading.Thread(target=get_voice)
        thread.start()
#这是选择界面，决定是否要remake
menu:
    "查看回复":
        jump reply
    "重新设定":
        jump setting0
#最后的展示阶段，可以自己添加动作，这里选择用voice播放声音而不是简单粗暴的os
label reply:
    show Character1 motion2
    voice weight_path
    Setsuna '[answer]'
    show Character1 motion2
    jump sense1