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10分钟部署Pixelle-Video生成你的第一条AI短视频【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-VideoPixelle-Video 是一个 AI 短视频自动化工具你输入一句主题它自动完成解说词撰写、配图生成、TTS 配音文本转语音、背景音乐叠加和视频合成。适合没有剪辑经验、想把一个主题或现成文案快速变成成品短视频的人。最小可运行路径macOS 和 Linux 用户需要先装好 Python 包管理器 uv负责自动安装项目依赖和 ffmpeg负责最终的视频编码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video cd Pixelle-Video ./start_web.shWindows 用户可直接下载官方整合包或源码环境下双击start_web.bat。浏览器会自动打开 http://localhost:8501。首次使用展开「系统配置」面板选择一个 LLM 预设如通义千问并填入 API Key选定图像生成方式本地 ComfyUI 或云端服务和 TTS 工作流点击保存配置就能进入生成页面。一条流水线看完它点击「生成视频」后主题会依次流过四个环节界面上有实时进度例如「分镜 3/5 - 生成插图」文案生成LLM 把主题扩写成若干分镜的解说词长文案按段落、句子或行拆分每段对应一个画面。配图规划为每段解说词调用图像工作流或直连 API 模型生成一张配图提示词前缀统一控制整体画风。合成语音TTS 引擎把解说词转成音频默认 Edge-TTS也可换 Index-TTS 或上传参考音频做声音克隆。视频合成每帧按所选 HTML 模板排版文字叠加在配图或 AI 视频上混入背景音乐后合成 MP4成品保存在output/目录。三个真实用法从主题生成一条口播视频目标把「为什么要养成阅读习惯」变成一条竖屏口播短视频。关键操作左侧「内容输入」选「AI 生成内容」模式并填入主题场景数量默认 5 个分镜视觉设置里选 1080x1920 竖屏模板TTS 用默认 Edge-TTS。预期结果几分钟后得到带解说、配图和 BGM 的 MP4直接可发抖音、视频号等竖屏平台。用现成文案出片目标文案已写好不想让 AI 改写措辞。关键操作内容输入切换为「固定文案内容」模式粘贴完整脚本再选择分割方式段落/行/句子来控制分镜粒度。预期结果视频严格按你的原文逐段渲染适合小说解说、知识卡片这类对文案要求精确的场景。用自己的素材做视频目标把手拍的照片或短片变成一条完整视频。关键操作选择「自定义素材」工作流上传照片或视频文件系统先用 AI 分析素材内容再据此生成匹配脚本和旁白。预期结果成片以你的素材为主体解说词与素材内容对应适合 Vlog、产品实拍介绍。调优与避坑卡在生成配图、连接失败本地 ComfyUI 没启动或地址配置错误。确认服务跑在 http://127.0.0.1:8188 并在配置面板点「测试连接」不想本地部署可改用 RunningHub 云端工作流。配图风格和预期不符提示词前缀决定整体画风它必须是英文。改完先点「预览风格」试一张再正式生成避免整条视频返工。文案风格不对味不同 LLM 模型的写作风格差异明显。换一个 LLM 预设重新生成或干脆用固定文案模式自己写稿。语音偶尔不稳定可换 TTS 工作流或上传参考音频启用声音克隆生成前用「预览语音」先试听再跑全流程。成片比例和平台不匹配模板决定画面比例。templates/目录按 1080x1920、1080x1080、1920x1080 分组文件名以static_纯文字、image_AI 配图、video_AI 视频区分选模板前点「预览模板」确认版式。延伸与参与想扩展能力重点看两个目录templates/里的 HTML 模板决定画面版式workflows/下的 JSON 工作流分 selfhost 本地和 runninghub 云端两类决定模型怎么调用背景音乐方面把自己的 mp3 放进bgm/目录即可在生成时选用。项目贡献入口见 docs/zh/development/contributing.md模板提交、工作流开发都是常见的贡献方向。更多细节可参考快速开始文档、config.example.yaml复制为 config.yaml 填写密钥、模板说明。【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 10分钟部署Pixelle-Video，生成你的第一条AI短视频
10分钟部署Pixelle-Video生成你的第一条AI短视频【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-VideoPixelle-Video 是一个 AI 短视频自动化工具你输入一句主题它自动完成解说词撰写、配图生成、TTS 配音文本转语音、背景音乐叠加和视频合成。适合没有剪辑经验、想把一个主题或现成文案快速变成成品短视频的人。最小可运行路径macOS 和 Linux 用户需要先装好 Python 包管理器 uv负责自动安装项目依赖和 ffmpeg负责最终的视频编码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video cd Pixelle-Video ./start_web.shWindows 用户可直接下载官方整合包或源码环境下双击start_web.bat。浏览器会自动打开 http://localhost:8501。首次使用展开「系统配置」面板选择一个 LLM 预设如通义千问并填入 API Key选定图像生成方式本地 ComfyUI 或云端服务和 TTS 工作流点击保存配置就能进入生成页面。一条流水线看完它点击「生成视频」后主题会依次流过四个环节界面上有实时进度例如「分镜 3/5 - 生成插图」文案生成LLM 把主题扩写成若干分镜的解说词长文案按段落、句子或行拆分每段对应一个画面。配图规划为每段解说词调用图像工作流或直连 API 模型生成一张配图提示词前缀统一控制整体画风。合成语音TTS 引擎把解说词转成音频默认 Edge-TTS也可换 Index-TTS 或上传参考音频做声音克隆。视频合成每帧按所选 HTML 模板排版文字叠加在配图或 AI 视频上混入背景音乐后合成 MP4成品保存在output/目录。三个真实用法从主题生成一条口播视频目标把「为什么要养成阅读习惯」变成一条竖屏口播短视频。关键操作左侧「内容输入」选「AI 生成内容」模式并填入主题场景数量默认 5 个分镜视觉设置里选 1080x1920 竖屏模板TTS 用默认 Edge-TTS。预期结果几分钟后得到带解说、配图和 BGM 的 MP4直接可发抖音、视频号等竖屏平台。用现成文案出片目标文案已写好不想让 AI 改写措辞。关键操作内容输入切换为「固定文案内容」模式粘贴完整脚本再选择分割方式段落/行/句子来控制分镜粒度。预期结果视频严格按你的原文逐段渲染适合小说解说、知识卡片这类对文案要求精确的场景。用自己的素材做视频目标把手拍的照片或短片变成一条完整视频。关键操作选择「自定义素材」工作流上传照片或视频文件系统先用 AI 分析素材内容再据此生成匹配脚本和旁白。预期结果成片以你的素材为主体解说词与素材内容对应适合 Vlog、产品实拍介绍。调优与避坑卡在生成配图、连接失败本地 ComfyUI 没启动或地址配置错误。确认服务跑在 http://127.0.0.1:8188 并在配置面板点「测试连接」不想本地部署可改用 RunningHub 云端工作流。配图风格和预期不符提示词前缀决定整体画风它必须是英文。改完先点「预览风格」试一张再正式生成避免整条视频返工。文案风格不对味不同 LLM 模型的写作风格差异明显。换一个 LLM 预设重新生成或干脆用固定文案模式自己写稿。语音偶尔不稳定可换 TTS 工作流或上传参考音频启用声音克隆生成前用「预览语音」先试听再跑全流程。成片比例和平台不匹配模板决定画面比例。templates/目录按 1080x1920、1080x1080、1920x1080 分组文件名以static_纯文字、image_AI 配图、video_AI 视频区分选模板前点「预览模板」确认版式。延伸与参与想扩展能力重点看两个目录templates/里的 HTML 模板决定画面版式workflows/下的 JSON 工作流分 selfhost 本地和 runninghub 云端两类决定模型怎么调用背景音乐方面把自己的 mp3 放进bgm/目录即可在生成时选用。项目贡献入口见 docs/zh/development/contributing.md模板提交、工作流开发都是常见的贡献方向。更多细节可参考快速开始文档、config.example.yaml复制为 config.yaml 填写密钥、模板说明。【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