从主题到成片只要几分钟：Pixelle-Video AI 短视频生成实操教程-迪斯科星球

从主题到成片只要几分钟：Pixelle-Video AI 短视频生成实操教程

【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

Pixelle-Video 是一个 AI 短视频生成工具：输入一个主题，它自动完成文案撰写、AI 配图、语音合成、背景音乐配乐和成片合成。一条 3~5 分钟的视频，从点击「生成视频」到出片通常在几分钟内完成，具体时间取决于分镜数量、网络状况和推理速度。全文按「先跑通，再调优」的顺序展开，照着做即可。

输入一个主题，你会拿到什么

在内容输入区填入「为什么我们还没有找到外星文明」，选好模板和语音，点击「🎬 生成视频」，进度条依次显示：生成文案 → 生成配图 → 合成语音 → 合成视频。最终得到的不是半成品，而是五个部分齐全的成片：

视频文案：由 LLM 按主题自动创作的解说词，再按分镜切分，右侧进度会显示「分镜 3/5 - 生成插图」这样的实时状态；
AI 配图：每个分镜都生成一张与文案对应的插图，配图内容由你选择的工作流决定；
语音解说：把文案合成为配音，支持 Edge-TTS、Index-TTS 等方案；
背景音乐：可不用、选内置音乐，或把自己的 MP3/WAV 放进bgm/目录作为自定义 BGM；
成片合成：画面、配音、BGM 合成后的 MP4 保存在output/目录，页面自动播放预览，并显示时长、文件大小和分镜数。

下面这张横屏模板效果图，就是「配图 + 标题 + 解说文案」渲染到一帧里的样子：

本机免费本地部署：两条安装路径

Windows：一键整合包

下载项目 releases 里的最新 Windows 整合包并解压（无需预先安装 Python、uv 或 ffmpeg），然后：

start.bat

macOS / Linux：源码部署

先装好uv和ffmpeg，再执行：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video cd Pixelle-Video ./start_web.sh

两条路径都会在浏览器打开http://localhost:8501，进入三栏式创作界面。首次使用只需在「⚙️ 系统配置」面板完成 3 项必做配置，点「保存配置」即可开工：

LLM：下拉选择预设（通义千问、GPT-4o、DeepSeek、本地 Ollama 等）并填入 API Key，它负责写文案，是唯一必填项；
图像 / 视频工作流：本地 ComfyUI 地址（默认http://127.0.0.1:8188，可点「测试连接」）、RunningHub 的 API Key，或直连 DashScope、OpenAI、Kling 等 API 供应商三选一；
模板：按尺寸分组下拉选择，选中后可点「预览模板」先看效果。

用static_开头的纯文字静态模板时，第 2 项可以完全不配，只填 LLM 就能出片。各配置项的字段说明见配置参考。

模板定制、提示词前缀与批量生成设置

这三项是出片之后最常用的调优手段。

模板定制：所有模板按分辨率存放在 templates/ 目录，竖屏1080x1920适合抖音、快手，横屏1920x1080适合 B 站、YouTube，方形1080x1080适合朋友圈。命名即类型：static_开头纯文字、不生成任何媒体；image_开头用 AI 图片做背景；video_开头用 AI 视频做背景。定制方法是从官方模板文档复制一份现有 HTML，改 CSS 里的颜色、字号和布局，存回对应尺寸目录即可，模板支持{{ title }}、{{ text }}、{{ image }}三个变量。

提示词前缀：在视觉设置里填写一段英文风格描述（如Minimalist black-and-white matchstick figure style illustration, clean lines, simple sketch style），可统一控制全片配图的画风，点「预览风格」能先出一张测试图确认效果。

批量生成设置：内容输入区切到批量模式，每行写一个主题，所有视频共用同一套模板、语音、BGM 参数，只换主题，逐个顺序生成。单个主题失败不会中断整批任务，结束后给出成功/失败统计，成片各自存放在output/下的独立任务目录。

成本规划：本地免费、云端与混合方案

方案	组成	费用	适用场景
本地免费	Ollama 跑 LLM + 本地 ComfyUI 出图 + Edge-TTS 配音	0 元	有显卡，长期高频出片
云端	低价 LLM（如通义千问）+ RunningHub 或直连 API 出图/出视频	按调用计费	没有显卡，不想维护环境
混合	本地与云端按任务切换	介于两者之间	重要内容用高质量云端模型，日常练习用本地配置

两点提醒：静态模板不生成任何媒体，成本最低，适合先试水；RunningHub 的并发上限（默认 1，可在配置里调到 10）会直接影响批量生成的总时长。

常见问题速查

问题	排查方法
一条视频要生成多久？	取决于分镜数、网络与推理速度，通常几分钟；进度条会显示当前环节，如「分镜 3/5 - 生成插图」
生成失败怎么办？	先确认网络能访问所用 API，再检查`config.yaml`里的密钥与地址，然后看终端日志定位报错；多数情况重启服务即可恢复
配音不自然？	换 TTS 工作流或音色（本地 Edge-TTS 提供多个中文男女声，见 tts_voices.py）；Index-TTS 还支持上传参考音频做声音克隆
配图质量不满意？	换更高质量的图像工作流，或在提示词前缀里补充风格与质量描述，用「预览风格」先验证再批量出片

现在就可以开始

第一步动作：在内容输入区填入「为什么要养成阅读习惯」，竖屏搭配1080x1920/image_book.html模板，点「生成视频」。几分钟后到output/目录取成片，再决定下一批主题。

【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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