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Pixelle-Video:AI 短视频自动生成工具,输入一个主题 3 分钟出片
Pixelle-VideoAI 短视频自动生成工具输入一个主题 3 分钟出片【免费下载链接】Pixelle-Video AI 全自动短视频引擎 | AI Fully Automated Short Video Engine项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video今晚想到一个选题明早就要交片写稿、找图、配音全来不及——Pixelle-Video 就是给这种情况准备的开源 AI 短视频自动生成工具输入一个主题它替你完成文案、配图、解说和成片面向没有剪辑经验的内容创作者和普通用户。项目定位把短视频制作压缩成一条主题输入一句话出片生成流程为「文案生成 → 配图规划 → 逐帧处理 → 视频合成」全程在 Web 界面点按钮完成成片存入output/目录能力可替换文案、配图、配音、视频背景分别走不同模型支持 ComfyUI 工作流、RunningHub 云端、直连模型 API 三种路线互不绑定有完全免费路线Ollama 本地 LLM 本地 ComfyUI单条视频 0 元低门槛路线用通义千问约 0.01–0.05 元/条面向批量生产除单条生成外提供历史记录页与批量任务能力适合日更型账号多平台尺寸模板按 1080x1920竖屏、1920x1080横屏、1080x1080方形三组尺寸组织覆盖抖音/小红书/B 站等主流画幅跑起来从安装到出片的最小路径安装Windows 整合包与源码两条路Windows 用户用项目发布的整合包解压后双击start.bat浏览器自动打开 http://localhost:8501 不需要装 Python、uv 或 ffmpeg。macOS / Linux 用户从源码运行前置依赖是uvPython 包管理器和ffmpeg视频合成必需# macOS 安装 ffmpeg brew install ffmpeg # Ubuntu / Debian 安装 ffmpeg sudo apt update sudo apt install ffmpeg # 克隆并启动uv 会自动安装依赖 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video cd Pixelle-Video uv run streamlit run web/app.py要求 Python 3.10只有走本地 ComfyUI 生成配图/视频时才需要 NVIDIA 显卡建议 6GB 显存以上。关键配置打开「系统配置」面板填三处首次启动后展开「⚙️ 系统配置」三块配置对应三种能力配置块作用最小填写内容LLM生成视频文案预设里选一个模型通义千问 / GPT-4o / DeepSeek / Ollama并填 API KeyComfyUI / RunningHub跑工作流生成配图、视频、语音本地 ComfyUI 填地址默认http://127.0.0.1:8188后点「测试连接」或用 RunningHub API KeyAPI 媒体模型直连模型供应商不依赖 ComfyUI按需填 DashScope、OpenAI、ARKSeedream/Seedance、Kling 的密钥与代理配置保存在config.yaml仓库提供了带注释的 config.example.yaml 可作参照。只跑纯文字模板的话LLM 一项就够后两块可以先空着。产出第一条视频左侧栏选「AI 生成内容」输入主题如“为什么要养成阅读习惯”分镜数默认 5 个中间栏保持默认TTS 走selfhost/tts_edge.jsonEdge-TTS图像工作流默认runninghub/image_flux.json模板默认1080x1920/image_default.html点右侧「生成视频」进度条按「文案 → 配图 → 语音 → 合成」推进5 分镜大约 2–5 分钟完成后自动播放 能力全景按使用场景选生成路径模板按命名前缀区分画面类型选场景本质上是选前缀 对应的生成工作流模板前缀画面构成需要的额外能力示例路径static_纯 HTML 文字排版无可跳过一切生图配置1080x1920/static_default.htmlimage_AI 生成图片 文字图像工作流或直连图像 API1080x1920/image_book.htmlvideo_AI 生成视频片段 文字视频工作流或直连视频 API1080x1920/video_default.html图文科普、书单解读用image_*模板配图像工作流是主力用法。想统一画面气质可填「提示词前缀」英文风格描述如黑白火柴人风格再点「预览风格」试图横屏电影感内容可选1920x1080/下的image_film.html、image_wide_darktech.html等模板。纯文字金句、公告卡片选static_*模板即可不消耗任何生图额度生成最快适合先跑通流程验证配置。动态背景视频选video_*模板视频工作流默认是 WAN 2.1runninghub/video_wan2.1_fusionx.json或selfhost/版本。没有本地显卡可走 RunningHub 云端也可在配置中启用直连的 DashScope Wan、Kling、Seedance 视频模型。用自己的声音TTS 工作流换成 Index-TTS 并上传一段参考音频MP3/WAV/FLAC即可做声音克隆生成前可先用「预览语音」试听。用自己的照片/视频「自定义素材」流水线会先让模型分析素材内容再据此生成脚本和匹配画面此外还有数字人口播、图生视频、动作迁移三条独立流水线入口在 Web 界面的对应页面。费用路线对比信息来自 docs/zh/faq.md运行路线组合示例本地硬件门槛单条成本量级全免费本地Ollama 本地 ComfyUINVIDIA 6GB 显存0 元低成本混合通义千问 本地 ComfyUINVIDIA 6GB 显存约 0.01–0.05 元云端代跑通义千问/GPT RunningHub无按 RunningHub 用量计费方形头像位、小红书封面这类需求可用1080x1080/下的模板例如️ 进阶与扩展模板、工作流与直连 API想定制时四个目录是主要入口templates/HTML 模板按1080x1920/、1920x1080/、1080x1080/分尺寸存放。会写 HTML 就能做自己的模板Web 界面按尺寸分组下拉展示支持「预览模板」调参workflows/selfhost/与workflows/runninghub/ComfyUI 工作流 JSON按tts_*、image_*、video_*前缀区分用途。在 ComfyUI 里导出自己的工作流 JSON 放进对应目录界面下拉即可选中bgm/把 MP3/WAV 音乐文件放进去即出现在 BGM 选项里可试听config.yaml由 config.example.yaml 复制而来管理 LLM、api_providers直连供应商的密钥、Base URL、代理开关、ComfyUI 地址与并发限制RunningHub 并发 1–10、默认模板等直连 API 工作流图像/视频生成除了 ComfyUI 路线还可以选api/...前缀的工作流直连供应商如 DashScope 通义万象、OpenAI 图像、Seedream 图像、Seedance 视频对应密钥在「API 媒体模型」配置块填写每个供应商可单独走本地代理如http://127.0.0.1:9090。其他入口Dockerfile与docker-compose.yml提供容器化部署api/app.py是一个 FastAPI 服务可脱离 Web 界面用 HTTP 接口调用核心生成逻辑在pixelle_video/包内pipelines/是各条流水线的实现。官方使用文档在 docs/zh/模板、工作流细节可看 docs/zh/user-guide/templates.md 与 docs/zh/user-guide/workflows.md。避坑指南常见现象与处理现象ComfyUI「测试连接」失败→ 原因服务未启动、URL 填错、防火墙拦截Docker 内跑则地址不对 → 处理浏览器先手动访问http://127.0.0.1:8188确认可达Docker 部署时 Mac/Windows 用host.docker.internal:8188Linux 用宿主机 IP现象LLM 调用报错、文案卡住→ 原因API Key 填错、余额不足或网络不通 → 处理核对密钥与账户余额换预设模型重试错误信息里通常有具体原因现象某个环节配图/语音生成失败→ 原因工作流文件缺失、ComfyUI 未下载对应模型、克隆音频格式不对 → 处理确认所选工作流 JSON 在workflows/对应目录、ComfyUI 侧模型已就绪、参考音频为 MP3/WAV/FLAC现象出片明显慢→ 原因分镜多、云端排队、网络波动 → 处理把分镜从 5 降到 3–4 个、本地 ComfyUI 替代云端、换响应更快的 LLM定位问题的第一站项目根目录的api_server.log记录 API 服务日志Web 界面同时显示实时生成进度更多问题可查 docs/zh/troubleshooting.mdPixelle-Video 的门槛不在剪辑而在把 LLM 与图像服务这两处配置接对。先跑通一条 5 分镜的默认视频确认每个环节都能出结果再按场景替换模板和工作流。现在打开 http://localhost:8501 在内容输入框填一个主题点「生成视频」。【免费下载链接】Pixelle-Video AI 全自动短视频引擎 | AI Fully Automated Short Video Engine项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video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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