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hex-ai-girlfriend-datasets

Error code:   FeaturesError
Exception:    ArrowInvalid
Message:      JSON parse error: Invalid value. in row 0
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 324, in _generate_tables
                  df = pandas_read_json(f)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 38, in pandas_read_json
                  return pd.read_json(path_or_buf, **kwargs)
                         ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 791, in read_json
                  json_reader = JsonReader(
                      path_or_buf,
                  ...<16 lines>...
                      engine=engine,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 905, in __init__
                  self.data = self._preprocess_data(data)
                              ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 917, in _preprocess_data
                  data = data.read()
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/utils/file_utils.py", line 844, in read_with_retries
                  out = read(*args, **kwargs)
                File "<frozen codecs>", line 325, in decode
              UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 64: invalid start byte
              
              During handling of the above exception, another exception occurred:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/split/first_rows.py", line 244, in compute_first_rows_from_streaming_response
                  iterable_dataset = iterable_dataset._resolve_features()
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 4408, in _resolve_features
                  features = _infer_features_from_batch(self.with_format(None)._head())
                                                        ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2679, in _head
                  return next(iter(self.iter(batch_size=n)))
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2861, in iter
                  for key, pa_table in ex_iterable.iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2395, in _iter_arrow
                  yield from self.ex_iterable._iter_arrow()
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 536, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in iterator:
                                       ^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 419, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 327, in _generate_tables
                  raise e
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 290, in _generate_tables
                  pa_table = paj.read_json(
                      io.BytesIO(batch), read_options=paj.ReadOptions(block_size=block_size)
                  )
                File "pyarrow/_json.pyx", line 342, in pyarrow._json.read_json
                File "pyarrow/error.pxi", line 155, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
                  return check_status(status)
                File "pyarrow/error.pxi", line 92, in pyarrow.lib.check_status
                  raise convert_status(status)
              pyarrow.lib.ArrowInvalid: JSON parse error: Invalid value. in row 0

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🗣️ Hex AI Girlfriend · 模型与资源仓库（Model & Assets）

🇨🇳 中文 🇬🇧 English

这是 Hex AI Girlfriend 项目的模型与资源配套仓库。代码在 GitHub，大模型文件在这里——GitHub 拿代码，HF 拿模型，合起来就是完整整合包。

🇬🇧 EN: Companion model & asset repo for the Hex AI Girlfriend project — a fully-local realtime AI digital-human voice chat. The code lives on GitHub (link below).

🖼️ 效果预览

打开 http://localhost:7860 → 点击开始 → 允许麦克风，即可与数字人实时对话。

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🎬 Hex-电脑课堂 —— 专注分享 AI 数字人 · 语音克隆 · 本地大模型 的实战教程。本项目从 0 到 1 的完整搭建过程、踩坑记录、进阶玩法，都会在频道逐步更新。 👉 点这里订阅：https://www.youtube.com/channel/UC2s3nBn_v4So9-8GQORMDhA

🔗 配套代码仓库（GitHub）

本仓库只存放模型与资源文件；项目全部代码、安装脚本、人设模板、说明文档在：

👉 https://github.com/geekingtao/hex-ai-girlfriend（GPL-3.0）

为什么拆两个仓库？GitHub 单文件上限 100MB、仓库体积受限，放不下 3.8GB 的模型。所以：代码 → GitHub，大模型 → 这里（HF），两个一起用 = 完整整合包。

📦 本仓库包含哪些文件

以下文件全部不在 GitHub 代码仓库里（被 .gitignore 排除），是跑起来必需的大文件，共约 5.3 GB。

路径	大小	用途	对应配置 / 安装逻辑
`models/CosyVoice2-0.5B/`	3.8 GB	TTS 语音合成模型（用你的声音克隆说话）	`config.yaml` → `tts.model_dir`
`models/SenseVoiceSmall/`	894 MB	STT 语音识别模型（听懂你说的话）	`config.yaml` → `stt.model`
`models/wav2lip256.pth`	205 MB	数字人嘴型模型（Wav2Lip，让嘴巴跟着声音动）	`install.sh` 自动拷贝到 `third_party/livetalking/models/`
`models/wav2lip256_avatar1.tar.gz`	337 MB	数字人形象包（默认形象，可换成你自己的）	`install.sh` 自动解压到 `third_party/livetalking/data/avatars/`
`models/wetext/`	14 MB	中文文本正则化（CosyVoice 依赖，数字转汉字等）	运行时自动加载

注：这些大文件上传后由 HF 自动走 Git LFS，无需提前压缩，按普通文件直接传/下载即可。

📥 下载方式

方式一：浏览器下载（最简单）

打开本仓库 Files 标签页，逐个文件下载，然后按下面的目录结构放进项目。

方式二：命令行（推荐，一次性拉全部）

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

# 直接下载到项目目录下（会自动带上 models/ 目录结构）
hf download hexgeek/hex-ai-girlfriend-datasets --repo-type dataset --local-dir 你的项目根目录

国内加速（可选）：下载慢时加一行环境变量再执行上面的命令

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

📁 放到项目里怎么用

把文件放好后，目录结构应该是这样（只列关键部分）：

hex-ai-girlfriend/
├── install.sh
├── config.yaml
├── data/prompt1.mp3          ← 参考音色（已在 GitHub）
└── models/                   ← 从本仓库下载后放这里
    ├── CosyVoice2-0.5B/
    ├── SenseVoiceSmall/
    ├── wav2lip256.pth
    ├── wav2lip256_avatar1.tar.gz
    └── wetext/

然后一条命令装完、一条命令启动：

cd ~/hex-ai-girlfriend
dos2unix *.sh && chmod +x *.sh
./install.sh      # 校验模型齐全 → 装依赖 → 自动放置形象/模型
./start-all.sh    # 一键启动数字人 + 编排层

install.sh 会自己校验上面 5 个文件都在，缺了会明确报错告诉你是哪个。装好后浏览器打开 http://localhost:7860 就能和数字人实时对话了。

完整教程、配置说明、常见问题都在 GitHub 仓库的 README 里，点上面链接过去即可。

⚠️ 免责声明

本仓库资源仅供学习、研究与合法用途。
请勿将本项目及资源用于任何违法、侵权或侵害他人权益的场景。
克隆他人声音前，必须获得本人明确授权；由此引发的任何法律纠纷，项目作者概不负责。
使用即表示你已阅读、理解并同意以上全部条款。

📜 开源协议

本仓库整体与配套代码仓库一致，遵循 GPL-3.0 协议（见 GitHub 代码仓库的 LICENSE）。
其中各模型权重遵循其各自上游项目的开源协议（CosyVoice / SenseVoice / Wav2Lip 等，多为 Apache-2.0）。
数字人形象包为作者自制素材，随整合包免费供个人使用，请勿再分发或商用。

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4.96 GB