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Pixelle-Video 上手指南：零剪辑经验 10 分钟生成 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-Video

Pixelle-Video 是一套本地运行的 AI 全自动短视频工具：输入一个主题，它自动完成文案撰写、AI 配图、语音解说、背景音乐混入和成片合成，一条 5 分镜的视频通常 2-5 分钟产出。本文带你把环境装好，并走通从主题到成片的完整流程。

它适合谁

Pixelle-Video 面向"想持续产出短视频、但没剪辑经验也不懂剪辑软件"的人。传统流程里，一个选题要经过写稿、找图、配音、剪辑四个环节，耗时以天计；这个项目把四个环节压成一次点击，你只负责定主题和挑模板。如果你批量做口播号、科普号或读书号，并且愿意为换风格、换音色、换模板付出十分钟配置时间，它能把你的单条产出成本降到很低。

环境准备：三步装好并验证

第 1 步：装 ffmpeg（视频合成依赖）

• macOS：brew install ffmpeg
• Ubuntu/Debian：sudo apt install ffmpeg

验证：执行ffmpeg -version，能看到版本号与构建信息即通过。

第 2 步：克隆项目并安装依赖

先确保装有 Python 3.11+ 和 uv 包管理器，然后：

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

uv run会自建虚拟环境并拉齐全部依赖，无需手动建 venv。依赖卡在某个包时，执行uv cache clean后重新运行上面的启动命令。

第 3 步：确认 Web 界面可用

验证：终端打印出本地地址后，浏览器自动打开http://localhost:8501，看到左、中、右三栏的界面即算装好。Windows 用户可跳过源码安装，直接使用仓库内 packaging/windows/ 说明的整合包，双击start.bat启动，成功标志同样是打开 8501 端口页面。

跑通第一条 AI 短视频

按"输入 → 配置 → 触发 → 观察 → 取片"的顺序走一遍。

输入：首次使用先展开左侧「⚙️ 系统配置」，在 LLM 区从下拉选一个预设模型（如通义千问），粘贴 API Key 后保存——文案全靠这一步。然后在「📝 内容输入」里选「AI 生成内容」模式，填入一个具体的知识点，例如「黑洞的形成原理」。主题越具体，模型写出的分镜越聚焦；分镜数量保持默认 5 个。

图注：Pixelle-Video 的 Web 界面，左栏输入主题、中栏挑选 TTS 与图像工作流、右栏生成并预览成片

配置怎么选：中间栏三项各有一条默认路线，新手直接沿用即可——

• 配音：默认 Edge-TTS 工作流，挑一条音色清晰的即可；
• 图像：默认runninghub/image_flux.json，走云端，本地零安装；
• 模板：按平台选尺寸，横屏 1920x1080 适合 B 站和 YouTube，竖屏 1080x1920 适合抖音快手。

如果已经写好了稿子，可切到「固定文案内容」模式，按段落、行或句子拆分，跳过 AI 写稿环节。

触发：右侧点「🎬 生成视频」。

观察进度：流程依次推进「生成文案 → 分镜 N/5 生成配图 → 合成语音 → 合成视频」，5 分镜全程约 2-5 分钟。卡在"生成配图"不动，多半是图像服务没连通（见下文速查表）。

取片：完成后右侧自动播放，界面显示时长、文件大小和分镜数；MP4 落在项目根目录的output/文件夹，历史页面里可反复查看已生成的条目。

图注：1920x1080 的「Film」模板效果，电影质感，适合横屏解说类 AI 短视频

到这里你已经把"主题到成片"的整条流水线跑通了。它内部的能力可以这样理解：文案由任意 OpenAI SDK 兼容接口的 LLM 产出（通义千问、GPT、DeepSeek、本地 Ollama 都行，配置入口见 config.example.yaml）；配图有三条路线——本地 ComfyUI（workflows/selfhost/ 下的工作流）、云端 RunningHub（workflows/runninghub/ 下的工作流）、直连供应商 API（DashScope、OpenAI、Kling 等，填在api_providers段）；成片由模板渲染后经 ffmpeg 合成，模板按竖屏/横屏/方形分组存放在 templates/ 目录。

最影响出片质量的三个开关

开关一：图像生成路线（工作流选择）

决定的是出片速度和成本。有 NVIDIA 显卡并本地跑着 ComfyUI 的，选selfhost工作流，最快且零 API 费用；没有显卡的选 RunningHub，在系统配置面板填入其 API Key；手里只有供应商密钥的选api/...工作流并到api_providers段填 Key。验证方式：选完先点「测试连接」，服务可达后再开始生成，避免中途卡住。

开关二：视频模板

决定成片的视觉风格和画幅。templates/ 下按 1080x1920、1920x1080、1080x1080 分组，文件名前缀即类型：static_*纯文字、image_*以 AI 图片为底、video_*以 AI 视频为底。验证方式：下拉列表里每个模板都带预览图，选哪个就成片哪个样子。想自建风格时，模板本质是 HTML + CSS，文字和图片通过{{ title }}、{{ text }}、{{ image }}变量注入，复制现有模板改样式后放进对应尺寸目录即可自动出现，详见 模板开发文档。

图注：1920x1080 的「Wide Darktech」模板，暗色科技风，适合科技科普类 AI 短视频

开关三：配音与背景音乐

决定成片"声音的脸面"。默认 Edge-TTS 免费够用；想要专属音色就换 Index-TTS 类支持克隆的工作流并上传一段清晰人声参考音频（教程见 声音克隆指南）。注意：参考音频只在支持克隆的工作流下生效，选了 Edge-TTS 上传音频没有任何作用。BGM 方面，bgm/文件夹里的 MP3/WAV 会自动进入可选列表，内置曲目直接可用。验证方式：正式生成前先点「预览语音」试听，这是成本最低的确认手段。

五个高频问题速查

1. 8501 页面打不开或启动报错→ ffmpeg 未安装或 Python 低于 3.11 → 用ffmpeg -version验证 ffmpeg；依赖装不上时uv cache clean后重跑启动命令。

2. ComfyUI 连接失败→ 本地 ComfyUI 没启动、地址配错或缺模型文件 → 确认浏览器能打开http://127.0.0.1:8188，再到配置面板点「测试连接」。

3. 文案生成不出来→ API Key 有误、余额不足或网络不通 → 核对 Key 是否完整粘贴；用 Ollama 时确认服务已启动且模型已拉取。

4. 配图风格与模板不搭→ 提示词前缀用了中文，或图像尺寸超出模型支持范围 →prompt_prefix改英文画风描述（如 minimalist sketch style），尺寸调到模型允许范围内。

5. 生成速度慢→ 分镜数偏多，或高峰期云端排队 → 把分镜数从 5 调少；有本地 GPU 的换selfhost工作流，比云端路线快。

继续深入

Pixelle-Video 把"一个主题到一条成片"压缩成了点一次按钮，写稿、配图、配音、合成全部自动完成。装完环境、跑通第一条视频后，按 docs/zh/ 中文文档往下走即可，里面还有自定义视觉风格、批量工作流和 API 调用的分场景教程。

【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