Chào mọi người, tôi là Gary Caogan, một người mới trong lĩnh vực sáng tạo nội dung cá nhân (self-media), đã dành hai năm qua để khám phá về video AI và toàn cầu hóa nội dung.
Tối ngày 15 tháng 10, tôi tình cờ lạc vào một phòng livestream tên là "Tiangong Kaizhen" (Tác giả: Tiangong Kaizhen, GitHub: https://github.com/beiyege-01, X: @yijt1339303). Tác giả đã phát trực tiếp được một thời gian, và giờ mỗi lần lên sóng đều có hàng nghìn người xem cùng lúc. Trên X cũng có rất nhiều bài đăng chia sẻ lại và bình luận về phòng livestream này.
Các buổi livestream bằng người ảo (digital human) thông thường thường có cử động và giọng nói khá cứng nhắc, chạy theo kịch bản định sẵn. Để đạt hiệu ứng tốt hơn, bạn thường cần một người thật điều khiển ở phía sau. Nhưng tại sao phòng livestream này lại bùng nổ đến vậy? Bởi vì hiệu ứng của nó thực sự vượt xa các phiên bản người ảo trước đây. Không có ai đứng sau điều khiển; mọi phản hồi đều diễn ra theo thời gian thực. Khi khán giả gửi tin nhắn, cô ấy trả lời ngay. Cử động, biểu cảm và tương tác đều được tạo ra ngay tại chỗ. Phản ứng đầu tiên của tôi là tiềm năng tưởng tượng của giải pháp này cực kỳ lớn:
Livestream game, livestream thương mại điện tử, livestream giải trí, livestream bầu bạn — về cơ bản mọi kịch bản đều có thể kết hợp sâu với giải pháp này. Vậy câu hỏi đặt ra là: anh ấy đã triển khai nó như thế nào? Liệu tôi có thể tự xây dựng một phòng livestream như vậy không?
Sau bốn ngày nghiên cứu và tinh chỉnh, nhân vật ảo "Wanwan" của tôi đã chính thức lên sóng trên tài khoản Douyin. Chúng tôi phải khởi động lại dịch vụ hai lần trong lúc phát, tổng thời lượng hơn 70 phút. Bạn nghĩ hiệu ứng này đáng được bao nhiêu điểm?
Một vài đoạn quay màn hình:
https://ncnmu5q1eqm9.feishu.cn/file/Z5Spb8GIlog8qlxaWWKcGB7Xnbg
Được rồi, bài viết này sẽ chia sẻ cách tôi xây dựng và tinh chỉnh MC livestream AI thời gian thực Wanwan từ 0 đến 1 trong vài ngày qua, bao gồm cách tôi phân tích giải pháp, cách triển khai, những cái bẫy tôi gặp phải và cách xử lý chúng.
Đồng thời, toàn bộ framework công cụ livestream AI thời gian thực này đã được mã nguồn mở theo giấy phép MIT. Địa chỉ: https://github.com/garycaogan/ai-live-avatar.
Bài viết này được tôi hoàn thành nhờ sử dụng nền tảng làm việc nội dung (content workbench) mã nguồn mở trước đó kết hợp cùng Claude.
1. Phân tích phòng livestream của tác giả gốc
Đây là phòng livestream của Xiaoya, tác giả gốc.
Hãy chia nó thành lớp trong và lớp ngoài.
Lớp trong chính là bản thân nữ MC. Cử động, biểu cảm và giọng nói đều được tạo ra theo thời gian thực. Phía trên màn hình có treo nhãn Vidu S, điều này giúp dễ dàng hiểu rằng mô hình đang dùng là Vidu S2, mô hình người ảo mới nhất của Vidu. Về cơ bản, chi tiết này loại trừ mọi phỏng đoán về việc triển khai cục bộ các mô hình mã nguồn mở.
Lớp ngoài là phần khung viền quanh MC. Thẻ hướng dẫn ghi "Hôm nay tiếp tục thử nghiệm lệnh bình luận", bên dưới có cột dành cho hát, nhảy, bán hàng và lọc tương tác, một số được đánh dấu chọn, một số để trống. Điều này có nghĩa là sau khi bình luận bay vào, có một chương trình trung gian lọc chúng, chuyển thành các lệnh, rồi đưa cho người ảo thực hiện. Lớp này là một công cụ do chính tác giả tự làm.
Đối với lớp trong, giải pháp người ảo của Vidu có ba hướng: một là người ảo thời gian thực, giao phó toàn bộ khuôn mặt, giọng nói và phản hồi cho nó; hai là chuẩn bị sẵn âm thanh rồi nạp vào, để nó chỉ lo đồng bộ môi, thậm chí có thể hát; và ba là dùng video người thật để điều khiển người ảo, thay thế người bên trong.
Nói suông thì rẻ. Suy nghĩ quá nhiều về các đánh giá kỹ thuật này chẳng có ý nghĩa gì, nên tôi bắt tay vào làm ngay và nhanh chóng chạy thử một bản demo. Dựa trên kinh nghiệm quen thuộc với YouTube, trước tiên tôi nối liền vòng lặp giữa việc livestream trên YouTube và đọc bình luận.
Ai quan tâm có thể xem lại bản ghi: https://www.youtube.com/live/fG84tzLOxLc
Nhưng hiệu ứng của buổi livestream đầu tiên thực sự tệ. Kết quả của tôi chẳng khác biệt mấy so với công nghệ người ảo thông thường; cử động như robot, trả lời như robot, giọng nói cũng như robot. Nếu bản ghi của Xiaoya được 9 điểm, thì những nỗ lực ban đầu của tôi trên cả ba hướng đều rớt đài.
So sánh ba hướng, hướng thay thế người thật có cử động tự nhiên nhất nhưng không thể nhận bình luận theo thời gian thực. Hướng nạp âm thanh đòi hỏi phải xây dựng thêm một hệ thống phản hồi và lồng tiếng khác. Kết hợp với nhãn Vidu S trên màn hình và tốc độ phản hồi bình luận của cô ấy, tôi phán đoán Xiaoya đã chọn hướng thời gian thực. Vậy khoảng cách không nằm ở con đường, mà ở ảnh gốc, giọng nói và thiết lập nhân vật (persona).
Điều khiến Xiaoya mang lại cảm giác như một người sống, theo tôi, chủ yếu nằm ở những điểm sau:
Thứ nhất, cử động. Cô ấy dành phần lớn thời gian nhìn xuống, như thể đang đọc bình luận trên điện thoại, và mỉm cười khi thấy điều gì thú vị, lộ rõ hàm răng. Tay cô ấy lúc thì chống cằm, lúc thì với lấy đồ ăn vặt. Trông cô ấy rất giống một cô gái bình thường đi làm về và bật livestream, chứ không phải một "người ảo" đứng thẳng đuột đọc kịch bản.
Thứ hai, hình ảnh. Ban đầu tôi nghi ngờ toàn bộ màn hình đã được Photoshop phủ một lớp filter mờ ảo. Sau đó, phóng to ảnh chụp màn hình, tôi phát hiện các cạnh của văn bản chèn trên khung hình rất sắc nét, và cửa sổ nhỏ của MC cũng rõ ràng. Chỉ có khuôn mặt cô ấy là mềm mại. Vậy nên độ mờ ảo này không phải filter hậu kỳ mà là đặc tính vốn có của màn hình người ảo: một luồng sáng mềm chỉ chiếu vào khuôn mặt, xung quanh tối đi, làn da trông trắng, hồng và mịn phẳng như livestream trên điện thoại có dùng filter làm đẹp. Đặt trong khung hình ngang nhỏ xíu trên điện thoại, các chi tiết bị thu gọn lại, che giấu đi khuyết điểm của AI. Hiệu ứng này rất giống cách đánh sáng của một MC ngoài đời.
Thứ ba, nhịp độ. Phụ đề được ghim ở đáy khung hình, khoảng 20 giây trả lời một bình luận. Nghe có vẻ chậm, nhưng chính sự chậm rãi này vừa đủ che đi vài giây AI cần để phản hồi. MC ngoài đời cũng đâu có trả lời ngay lập tức, đúng không?
Thứ tư, cửa sổ người thật. Có một người sống ở góc màn hình. Toàn bộ phòng livestream không trông giống như một cỗ máy treo vô tri. Khi trò chuyện với cô ấy, khán giả biết rằng có người đang theo dõi ở phía sau.
Phân tích đến đây, lộ trình tối ưu đã rõ ràng. Dùng giải pháp có sẵn của Vidu cho lớp MC. Việc tôi cần làm là lớp ngoài: chế độ ngang, thẻ hướng dẫn, cửa sổ người thật, v.v., học hỏi từ cách sắp đặt của Xiaoya.
2. Vidu lo phần MC, tôi xây dựng lớp đạo diễn trường quay
Nói một cách bình dân: Trong một phòng livestream thực tế, bên cạnh MC thường có một trợ lý đạo diễn trường quay (floor control) chuyên canh bình luận, đá mấy kẻ spam quảng cáo, chuyển câu hỏi của khán giả cho MC, nhắc cô ấy thay đồ, và gợi chủ đề khi không khí trầm xuống.
Trong phòng livestream của Wanwan, vai trò MC thuộc về Vidu. Wanwan trông như thế nào, há miệng ra sao, nói gì — tất cả đều do Vidu tạo ra theo thời gian thực.
Vậy chìa khóa của dự án livestream thời gian thực này chính là lớp đạo diễn trường quay, cụ thể bao gồm các nhiệm vụ sau:
- Lọc: Các bình luận thô tục hoặc quảng cáo đơn giản là sẽ không được đọc lên.
- Xếp hàng: Bình luận bay vào từng cái một. Nếu cần, có thể thêm logic để người tặng quà được ưu tiên chen hàng.
- Hiểu ý định: Phân biệt xem một bình luận đang tán gẫu, yêu cầu thay đồ, xin đạo cụ, đổi phông nền, hay xin tim/bái chào.
- Thiết lập sẵn: Ví dụ như logic tủ đồ. Mỗi bộ trang phục là một bức ảnh hoàn chỉnh. Thay đồ nghĩa là chuyển sang một bức ảnh mới và khởi động lại phiên.
- Lệnh chờ (Idle): Vidu hỗ trợ giọng nói lúc rảnh. Để tránh việc MC cứ trơ mắt nhìn khi không có bình luận, ta có thể cài đặt các chủ đề cho khoảng thời gian chết này.
- Thẻ hướng dẫn và nhãn: Học từ phòng của Xiaoya. Ghi rõ trên màn hình những gì làm được, những gì không, và cách gửi bình luận.
- Một bàn làm việc cục bộ: Đổi nhân vật, quản lý tủ đồ, chuyển giọng, điều chỉnh hành động — tất cả chỉ qua cú click chuột trên web.
- Cấu hình livestream: Tôi dùng OBS để ghép màn hình người ảo, thẻ hướng dẫn và camera của mình, sau đó đẩy luồng ngang qua Douyin Live Companion. Camera của tôi được đặt ở góc dưới bên trái.
Toàn bộ các logic này được tạo ra qua nhiều vòng thử nghiệm, thảo luận và tối ưu cùng Claude. Cậu ấy lo phần kỹ thuật và sản phẩm; tôi đưa ra ý kiến và yêu cầu.
AI có thể xây dựng phiên bản đầu tiên chỉ sau một đêm, chạy mượt việc thay đồ, xếp hàng và đẩy luồng. Nhưng nó không thể nghe ra chất giọng robot, cũng chẳng biết việc lặp đi lặp lại ba bốn câu đó trong lúc im lặng ngượng nghịu đến mức nào. Bạn chỉ cảm nhận được điều này khi thực sự ngồi xem nhân vật tương tác với mình trên sóng.
Về chi phí, chủ yếu dồn vào Vidu; các khoản khác không đáng kể.
Người ảo thời gian thực của Vidu tính phí theo giây, 1,5 credit mỗi giây, quy ra khoảng 169 RMB mỗi giờ. Buổi phát tối nay kéo dài 1 tiếng 7 phút, tốn tổng cộng 191,47 RMB, bao gồm cả thời gian khởi động trước giờ G, các phiên phải chạy lại để thay đồ và những lần khởi động lại giữa chừng. Với tôi, 100-200 RMB mỗi giờ là mức chấp nhận được trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng chi phí vẫn ở đó. Nếu bạn muốn kiếm tiền từ giải pháp này, hãy tính toán ROI cho thật kỹ.
3. Những cái bẫy gặp phải trong vài ngày qua
Ngoại hình (Về cơ bản là ảnh gốc)
Lần chạy thành công đầu tiên là phiên bản CG của Tasha. Tasha là một nhân vật trong game Ace Combat 8. Ai mà không thích tóc hồng cơ chứ? Nhưng người ảo trông khá nặng nề trên sóng vì bức ảnh mang phong cách CG, xa rời thực tế.
Tiếp theo là phiên bản người thật của Tasha, do một mô hình sinh ảnh vẽ lại thành ảnh chân thực. Tốt hơn hẳn. Tôi cũng làm một bố cục ngang cho cô ấy mô phỏng theo Xiaoya, ngồi tựa cằm trên bàn, có ngọn đèn bên cạnh. Nhưng vẫn thiếu thiếu thứ gì đó, trông rõ ràng là một khuôn mặt AI.
Khi chuyển sang các nhân vật nguyên bản, tôi muốn những vai diễn đời thường, có sức sống hơn. Tôi tạo ra bốn cô gái với các chất giọng địa phương: Xiaoman vùng Đông Bắc, Chengzi ở Trường Sa, Awen vùng Mân Nam, và An'an với giọng Đài Loan.
Vấn đề của nhóm này chủ yếu nằm ở gu thẩm mỹ và ảnh gốc. So sánh ảnh gốc của Chengzi với màn hình của Xiaoya, tông da quá vàng và bão hòa, chi tiết vân da quá rõ, góc máy ngang tầm mắt chính diện, hai tay buông thõng như ảnh thẻ căn cước. Vấn đề về persona cũng nảy sinh: tôi viết các câu mẫu trong persona, và cô ấy đọc y nguyên từng chữ.
Cuối cùng, trong lúc bí bách, tôi tìm cảm hứng từ các bài đăng trên X của blogger Doumiao (@nima2qisi2), dùng prompt để tạo ra một phiên bản tương tự, và đó chính là Wanwan.
Persona là một cô gái 24 tuổi làm thiết kế đồ họa tại một công ty nhỏ ở Hàng Châu. Cô ấy về nhà sau 10 giờ tối, bật livestream để tán gẫu, có một chú mèo đen tên Meiqiu (không xuất hiện trên hình, nhưng cô ấy hay than phiền về thói nghịch ngợm của nó). Tính cách hơi khó gần lúc đầu, hài hước kiểu khô khan. Khi bị hỏi có phải người thật không, cô ấy thẳng thắn thừa nhận mình là MC AI.
Thay đồ
Ban đầu, tôi thử để AI chỉnh sửa quần áo trực tiếp trên người cô ấy. Một lần thì ổn, nhưng đến lần thứ hai, khuôn mặt bắt đầu vỡ nét. Sau đó, tôi chuyển sang việc chuẩn bị sẵn một bức ảnh hoàn chỉnh cho mỗi bộ đồ, bao gồm cả người, quần áo và căn phòng. Thay đồ nghĩa là khởi động lại phiên từ bức ảnh đó, cách này nhanh và ổn định hơn. Tủ đồ hiện có 7 bộ; chiếc áo cổ lọ màu đen là mặc định. Một lần thay mất khoảng 5 giây.
Logic này cũng có thể dùng để đổi cảnh và hành động, miễn là chuẩn bị đủ ảnh gốc thiết lập sẵn.
Chất giọng
Lúc đầu, tôi tạo vài nhân vật có giọng địa phương (Đông Bắc, Trường Sa, Mân Nam, Đài Loan) vì nhận ra giọng địa phương che lấp được mùi AI rất tốt. Một cô gái nói giọng địa phương vô thức mang lại cảm giác như người thật. Có một sự cố nhỏ: một AI nghe thử một giọng nói hai lần (kiểm tra mù) và bảo đó là tiếng Phổ Thông chuẩn, nhưng tôi nghe ra ngay chất giọng Đông Bắc. Kể từ đó, tôi tự tay chọn giọng.
Sau này, tôi phát hiện một vấn đề chí mạng: nhiều giọng nghe rất giống người thật khi nghe lẻ, nhưng lại mất hết sức hút khi đưa vào livestream thời gian thực.
Giọng cuối cùng của Wanwan là giọng tôi tự thiết kế trên Volcano Engine, cung cấp dữ liệu âm thanh thô để clone sang Vidu.
Giọng chờ lặp đi lặp lại
Sau buổi test 6 phút đầu tiên, bài học lớn nhất tôi rút ra là khi không ai bình luận, cô ấy cứ lặp lại ba bốn câu khởi động cũ rích. Ngượng chín mặt kể cả với tôi. Trước buổi phát thứ hai, tôi vội vã chuẩn bị 100 chủ đề mở màn dựa trên persona của cô ấy. Sự lặp lại chỉ xảy ra khi đã cạn sạch kho này.
Đổi phông nền làm mất quần áo
Tối nay cô ấy đổi phông nền 9 lần. 8 lần đầu đều ổn. Lần cuối, đang mặc áo hai dây đen, chuyển từ trong phòng sang cabin tuyết vẫn giữ nguyên đồ (xem ảnh dưới). Nhưng đến lần thứ 9, từ cabin tuyết sang cảnh đêm thành phố, dây áo và phần ngực biến mất, trông như đang cởi trần. Tôi lập tức ngắt luồng.
Nguyên nhân: Việc thay đồ ổn định vì mỗi bộ là một bức ảnh hoàn chỉnh làm sẵn, khởi động lại phiên. Còn đổi phông nền và đạo cụ lại đi theo một hướng khác: đưa một ảnh tham chiếu cho Vidu ngay trong lúc phát để vẽ lại bối cảnh. Nhưng trang phục hiện tại của cô ấy không nằm trong ảnh tham chiếu đó, và chúng tôi cũng không yêu cầu nó giữ nguyên quần áo. Vidu có thể tự vẽ lại cơ thể cô ấy. 8 lần đầu nó vẽ đúng; lần thứ 9 nó xóa luôn đồ. Điều đáng sợ nhất là sự thiếu nhất quán. Thử nhiều lần không lỗi không có nghĩa là an toàn. Đây là một lỗ hổng đã được xác nhận. Liệu nó có phải nguyên nhân duy nhất không thì chưa chắc, nhưng lỗ hổng này bắt buộc phải vá. Trước đó chúng tôi đã phát hiện việc sửa ảnh tham chiếu giữa luồng gây trôi dạt và không thể đảo ngược, nhưng không ngờ nó lại xảy ra ngay trên sóng công khai.
Hiện tại, tính năng đổi phông nền và đạo cụ ăn uống đã bị tắt mặc định. Thẻ hướng dẫn chuyển chúng sang mục "chưa làm được" cho đến khi chúng tôi chuyển sang cơ chế "khởi động lại từ ảnh đầy đủ" hoặc bổ sung bước kiểm tra hình ảnh.
Vidu mất kết nối, người thật phải gánh
Vidu từng bị ngắt kết nối khoảng 3 phút. Trong thời gian đó, Wanwan biến mất khỏi màn hình, chỉ còn lại tôi trong cửa sổ góc dưới bên trái. Bình luận tràn ngập những câu "Sao lại tắt?", "Gary đi đâu rồi?". Điều này chứng minh cửa sổ người thật không chỉ để tạo sự hiện diện; khi có sự cố, phải có người đứng ra giữ sóng.
Xử lý bình luận và quà tặng
Bình luận hiện đang dùng một phương pháp tạm thời là đọc comment từ trang web.
Quà tặng ban đầu có logic chen hàng, nhưng tôi đã bỏ vì Douyin coi đó là hành vi xúi giục donate. Về mặt kỹ thuật, việc dùng quà tặng để ưu tiên xếp hàng là khả thi.
Những vấn đề chưa giải quyết được
- Đồng bộ môi khi hát và các chuyển động lớn tạm thời không thể thực hiện.
- Dù đã có persona và chủ đề cài sẵn, đôi khi câu trả lời vẫn phảng phất mùi AI.
- Từ lúc khán giả bình luận đến khi cô ấy cất lời mất 10-20 giây.
- Câu dài thường bị gián đoạn bởi đoạn hội thoại mới hoặc lệnh hành động, dù có thể tối ưu bằng code.
- Trí nhớ ngắn hạn. Sau khi kết nối lại, khi bị hỏi sao lại ngắt sóng, cô ấy đáp: "Có ngắt đâu, chúng ta chẳng đang trò chuyện đấy thôi?"
4. Tiềm năng phát triển của lối chơi này?
Tôi sẽ đề cập đến những hướng mà tôi quen thuộc và dễ hình dung. Những mảng hiển nhiên như MC thương mại điện tử thì xin phép không bàn. Các khám phá trong tương lai có thể đi theo những hướng này; kết quả sẽ được chia sẻ sau. Bạn đọc có thể xem xét điểm giao thoa với chuyên môn của mình:
1. Game Livestream. Là một game thủ với hơn 20 năm kinh nghiệm, tôi có tình cảm đặc biệt với mảng stream game. Tôi từng stream Vương Giả Vinh Diệu và LOL. Bạn đã xem series "Doubao Dạy Chơi Game" trên Bilibili chưa? Chơi Delta Force, LOL, Minecraft, rất nhiều video đã viral. Ví dụ, video Doubao dạy chơi Minecraft đạt 16 triệu lượt xem. Hãy tưởng tượng nếu Doubao có một nhân vật tương tác thời gian thực, ngoại hình ưa nhìn. Video và các buổi stream sẽ còn đỉnh hơn nữa.
- Livestream vòng lặp vô tận. Trước đây MiniMax từng làm một luồng phát sinh hình ảnh theo thời gian thực, mang lại cảm giác như những vòng lặp bất tận. Nhưng vì thiếu một chủ đề xác định, nó không vận hành trong một khuôn khổ nào cả. Nếu kết nối giải pháp của Vidu với một lớp vỏ bọc bên ngoài, sinh ảnh bối cảnh và hội thoại theo thời gian thực dựa trên bình luận, rất có thể chúng ta sẽ tạo ra được luồng phát cốt truyện tương tác. MC người thật chắc chắn không dám mơ tới điều này. Thử hình dung một buổi stream mà tuyến chính là MC hoàn thành một chuyến đi: phương tiện, bạn đồng hành, những cuộc chạm trán, lời thoại, các lựa chọn — tất cả đều do bình luận đạo diễn. Chẳng phải rất thú vị sao?
3. Giải trí Livestream. Khỏi cần giải thích nhiều. Trường hợp của Xiaoya đã chứng minh tiềm năng trong mảng MC giải trí. Tôi rất nghi ngờ rằng chẳng bao lâu nữa, sau khi các mô hình tương tự được mã nguồn mở, các nền tảng người lớn sẽ bị AI chiếm lĩnh.
Ranh giới: Douyin yêu cầu dán nhãn nội dung do AI tạo ra, bắt buộc phải có sự xuất hiện và tương tác của người thật, không khuyến khích các luồng phát vô chủ/treo máy. Vì vậy, màn hình của Wanwan luôn hiển thị dòng chữ "Hình ảnh do AI tạo ra theo thời gian thực", và camera của tôi luôn nằm ở góc dưới bên trái. Sự cố tối nay là một lời nhắc nhở. Trong số 18 bình luận bị lọc, có vài yêu cầu mặc đồ bơi, bikini, váy ngủ, đã bị chặn bởi từ khóa (bộ từ khóa này cũng từng báo nhầm câu "có người đang lười biếng" là nhạy cảm, sau đó đã được sửa). Tuy nhiên, tai nạn lại không đến từ những bình luận đó, mà từ một thao tác đổi phông nền hoàn toàn bình thường.
Văn bản có thể chặn bằng từ khóa; hình ảnh thì không. Hình ảnh do AI tạo ra có thể bất ngờ sinh ra nội dung bị nền tảng cấm. Nếu không có người giám sát, nó có thể tạo ra các vi phạm. Sự hiện diện của người thật không chỉ là yêu cầu của nền tảng; nó còn là tấm khiên bảo vệ bạn.
Những ai hy vọng kiếm thu nhập thụ động 24/7 với người ảo vẫn còn một chặng đường dài phía trước.
Ngoài ra, đừng dùng người nổi tiếng, nhân vật hay khuôn mặt của người khác để làm người ảo. Tự tạo một nhân vật riêng không hề khó.
6. Lưu ý về mã nguồn mở
Framework công cụ của dự án này được mã nguồn mở theo giấy phép MIT: https://github.com/garycaogan/ai-live-avatar.
Bao gồm lọc/xếp hàng bình luận, nhận diện ý định, tủ đồ, thẻ hướng dẫn/lớp phủ màn hình, bàn làm việc cục bộ, tích hợp đẩy luồng ngang qua OBS/Douyin. Bạn có thể chạy thử mà không tốn tiền để xem cách triển khai lọc, xếp hàng và lớp phủ. Phần cào dữ liệu trang web bị loại trừ do rủi ro; ai triển khai thì tự bổ sung.
Công cụ dành cho tất cả mọi người, nhưng nhân vật phải là của bạn. Thay khuôn mặt của bạn vào, viết persona của bạn, và nó sẽ chạy.
Nếu bạn muốn tự dựng một phòng, hãy lấy code, tạo nhân vật của mình, và hoan nghênh để lại bình luận nếu cần trợ giúp hoặc muốn chia sẻ thành quả.
Tôi là Gary. Nếu bài viết này hữu ích, đừng quên nhấn like, share và favorite nhé!
