Fay开源项目技术路线图社区投票结果:公示

Fay开源项目技术路线图社区投票结果:公示

【免费下载链接】Fay Fay is an open-source digital human framework integrating language models and digital characters. It offers retail, assistant, and agent versions for diverse applications like virtual shopping guides, broadcasters, assistants, waiters, teachers, and voice or text-based mobile assistants. 【免费下载链接】Fay 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fay

经过为期30天的社区投票,Fay开源数字人框架技术路线图投票活动已圆满结束。本次投票共收到237份有效问卷,覆盖核心功能优先级、技术栈选型、部署方案优化三大方向,现将结果公示如下。

核心功能优先级排序

根据投票结果,社区用户最期待的三大功能模块如下:

1. 多模态交互增强(42%支持率)

  • 需求描述:同时处理语音、文本、图像输入,实现更自然的人机对话
  • 技术实现:基于core/stream_manager.py的流处理架构扩展
  • 计划版本:v2.3.0(2025年Q1)

2. 轻量化部署方案(38%支持率)

  • 需求描述:降低硬件门槛,支持在消费级设备流畅运行
  • 相关优化:
  • 计划版本:v2.2.0(2024年Q4)

3. 数字人资产商店(31%支持率)

  • 需求描述:提供可复用的数字人模型、动作库和场景模板
  • 资源路径:gui/robot/(现有基础表情资源)
  • 计划版本:v2.4.0(2025年Q2)

功能优先级投票结果

技术栈选型结果

大语言模型集成方向

技术方案支持率实现路径
原生支持Ollama生态58%llm/nlp_ollama_api.py
扩展多模态模型接口42%llm/nlp_VisualGLM.py
优化本地知识库检索37%llm/agent/tools/KnowledgeBaseResponder/

前端技术栈选择

部署方案优化方向

社区偏好部署方式

  1. Docker Compose一键部署(52%):docker/environment.yml
  2. 轻量化桌面客户端(35%):基于gui/window.py开发
  3. Kubernetes集群方案(13%):待规划

部署方案投票分布

路线图实施计划

短期迭代(2024年Q4)

中期规划(2025年Q1-Q2)

长期愿景(2025年下半年)

参与方式

本次投票结果将作为Fay项目未来6个月的核心开发指南,感谢所有参与者的宝贵意见。技术委员会将根据实施情况,在2025年Q2启动下一轮路线图规划。

Fay数字人框架

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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