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Pixelle-Video：把"输入主题→出片"压缩到5分钟的开源AI短视频引擎

【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

做一条短视频，全程只需一次五分钟的茶歇。在界面里输入"如何增加被动收入"这个主题，两分钟后，Pixelle-Video 已输出一条 35 秒、5 个分镜的竖屏视频：有解说、有 AI 配图、有背景音乐，全程没打开过剪辑软件，也没录过音。它是一个开源的全自动短视频生成引擎，把"主题→成片"变成一次点击的事。

项目速览

Pixelle-Video 是一个带 Web 界面的开源项目，采用"文案→配图→配音→合成"的流水线架构，每个环节都能换成不同的模型与服务。操作全部在浏览器里完成，不需要编程。

• 输入：一句话主题（如"健康饮食的重要性"），或一份现成文案
• 输出：成品短视频，默认 5 个分镜，支持竖屏 1080x1920、横屏 1920x1080、方形等尺寸
• 耗时：单条视频通常 2-5 分钟，取决于模型与网络
• 成本：本地模型方案可 0 元运行；用云端 API，一条视频几分钱
• 语言：界面与文案支持中、英

先看效果

界面是三栏布局：左侧填主题和分镜数，中间选语音工作流与视频模板，右侧点"生成视频"。完成后播放器直接显示时长、分镜数和文件大小。

流程图一目了然：输入文本→生成脚本→生成提示词→并发生成音频与图片→合成帧→输出视频，每个节点都标出了可替换的选项。

这是横屏电影风格模板渲染出的一帧：线稿插画做主视觉，标题在上、解说在下，是可直接发平台的完整排版。

功能拆解

文案：一句话主题变成5段分镜脚本

内容输入有两种模式。"AI 生成内容"只填主题，由大模型写解说词并自动分镜，默认 5 个分镜、数量可调；"固定文案"模式则跳过创作环节，直接吃你的现成文本，支持按段落、按行、按句子三种方式切分。手里有现成文案时，走这个模式最省事，也不用担心 AI 写偏。

画面：每个分镜自动配一张AI插图

配图服务有三个来源：本地 ComfyUI 工作流、云端 RunningHub，或直连供应商 API（DashScope、OpenAI、Seedream 等，预置配方都在 workflows/ 目录）。配图提示词支持加英文风格前缀，比如"极简黑白火柴人风格"，能统一整条视频的画风。templates/ 目录提供竖屏、横屏、方形三组 HTML 模板，按static_（纯文字）、image_（配图背景）、video_（AI 视频背景）前缀区分，会改 HTML 的人可以自己加品牌样式。

声音：音色选择与声音克隆设置

TTS 默认用免费的 Edge-TTS，也能切到 Index-TTS 等支持声音克隆的工作流——上传一段参考音频（MP3/WAV），解说就用那个音色读。正式生成前可以先输入测试文本试听，不满意换音色，不用等两分钟才发现读得不对。BGM 有内置音乐，也可以把自己的文件放进bgm/文件夹。

成片：从分镜到能发布的视频

最后按模板逐帧渲染，叠上解说与 BGM，成品存到output/文件夹。生成过程右侧栏有实时进度，比如"分镜 3/5 - 生成插图"，结束后视频自动播放，时长、文件大小、分镜数一起显示。

从0到第一条视频：零代码安装路径

安装：前置依赖只有两个

macOS/Linux 需要先装uv和ffmpeg（macOS 可一行brew install ffmpeg，Ubuntu 用sudo apt install ffmpeg），然后克隆并启动：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video cd Pixelle-Video uv run streamlit run web/app.py

浏览器会自动打开 localhost:8501。Windows 用户可直接下官方一键整合包，免装 Python 和 ffmpeg，双击start.bat即可。

配置：首次启动填两处

展开"系统配置"面板：第一处是 LLM 配置，选通义千问、GPT、DeepSeek 等预设模型并填 API Key（本地 Ollama 也可）；第二处是图像服务，填本地 ComfyUI 地址、RunningHub Key 或直连 API 的供应商密钥。点"保存配置"就完事。

出片：输入主题，等2-5分钟

左栏选"AI 生成内容"、填主题，语音和模板都走默认（Edge-TTS + 竖屏默认模板），右栏点"生成视频"。5 个分镜的视频大约 2-5 分钟完成，成品在浏览器里直接预览，文件在output/里。细节可查 快速入门。

成本与取舍：从0元到几分钱的三种方案

• 0 元方案：本地 Ollama 大模型 + 本地 ComfyUI，全自托管。代价是需要一张显存够用的显卡，以及部署 ComfyUI、下载模型文件的时间。
• 低成本方案：通义千问 API + 本地 ComfyUI，一条视频成本几分钱，是官方推荐路线，适合大多数人。
• 云端方案：OpenAI + RunningHub，普通笔记本就能跑，无需任何本地环境，但单条费用更高，且生成速度受网络影响。

需要接受的取舍：AI 文案会有"模板感"，重要主题建议自己写稿再走固定文案模式；声音克隆只对支持参考音频的工作流（如 Index-TTS）生效；动态视频模板依赖 Wan、Kling 等视频模型，比静态配图方案慢且贵。

适合谁用：不需要剪辑经验就能批量出片

如果你是学生或自媒体运营，需要批量产出知识讲解、书单推荐类视频，可以上午把一周的主题喂进去、下午分批发布，脚本和配图环节全部省掉。如果你是教师或培训师，可以把课程要点变成能直接发给学员的短视频，不用录屏和剪辑。如果你是运营或市场人员，赶在评审会前出一条产品介绍视频完全来得及，品牌色和 Logo 需要自己在模板里补。反过来，如果你追求逐帧控制、电影质感的动态镜头，它替代不了专业剪辑流程，它的定位是"合格成片量产"，不是"精品定制"。

最短上手路径就一条命令：uv run streamlit run web/app.py。剩下的事，是输入一个主题，然后去泡杯茶。

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