Pixelle-Video 自动短视频生成指南输入一个主题5 分钟拿到成片【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做号的人都熟悉这套流程写完脚本一晚上找素材一晚上再剪一晚上一条 1 分钟的视频就这么耗掉了。Pixelle-Video 把这个链条砍掉了——它是一个开源的 AI 全自动短视频引擎你只输入一个主题它自动完成文案、配图、配音、配乐和合成直接输出 1080x1920 竖屏成片全程无需打开任何剪辑软件。先划重点它替你省掉了什么输入一个主题关键词如「手机拍照的原理」或一段现成文案切到「固定文案内容」模式直接粘贴输出一条完整的短视频含分镜解说词、每句一张 AI 配图、TTS 语音和可选 BGM成品落在output/目录边界它做的是图文解说类短视频不做真人出镜的实拍剪辑、字幕逐字校对和片头片尾特效想要动态画面需额外启用图生视频能力。两条路线选一条跑通路线 AWindows 整合包零配置约 3 分钟下载 Windows 一键整合包并解压Python、ffmpeg 等依赖已内置双击start_web.bat浏览器自动打开 http://localhost:8501 展开「⚙️ 系统配置」选一个 LLM 预设如通义千问填 API Key保存左侧输入主题点「 生成视频」。路线 B源码自跑macOS / Linux克隆代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video安装 uv 和 ffmpegffmpeg 用于最后的音视频合成ffmpeg -version验证启动界面uv run streamlit run web/app.py依赖自动安装后续配置和生成步骤与路线 A 完全相同。点一次生成后台发生了什么进度条上跑的是四条流水线阶段每个环节的组件都可以单独替换文案LLM 把主题拆成 N 个分镜解说词默认 5 句每句 5-20 字可配。可换组件通义千问、GPT、DeepSeek 或本地 Ollama画面先为每句解说词生成英文配图提示词再逐句调用图像模型出图最后套进 HTML 模板排版。可换组件workflows/下的 ComfyUI 工作流RunningHub 云端 / 本地 ComfyUI / 直连 API 供应商模板来自templates/按 1080x1920、1920x1080、1080x1080 三种尺寸分类声音每句解说词过 TTS 生成配音。可换组件Edge-TTS免费、Index-TTS支持声音克隆等支持上传参考音频合成用 ffmpeg 把配音 模板画面逐段渲染成视频片段并拼接最后混入 BGM音乐文件放bgm/文件夹即可在界面选用。三类典型任务照着派活任务卡 1知识科普竖屏场景做一条 1 分钟科普投到抖音/小红书怎么下指令模式选「AI 生成内容」主题填「为什么天空是蓝色的」模板用image_default.html预期产出5 个分镜、带解说和 BGM 的 1080x1920 成片耗时与成本约 2-5 分钟云端 API 单条约 1-5 分钱本地全栈 0 元。任务卡 2已有稿件直接成片场景文案自己写得更好不想让 AI 改写怎么下指令切到「固定文案内容」模式粘贴全文选择按段落、行或句子分割预期产出严格贴合你稿件的成片每段对应一个分镜画面耗时与成本跳过文案生成环节比主题模式更快成本只剩出图与配音。任务卡 3批量囤稿场景账号需要一周 5-7 条日更怎么下指令在历史记录页用批量创建任务把多条主题一次性排进去预期产出一组风格统一的成片依次躺在历史记录页逐条取用耗时与成本挂机运行单条间隔取决于 RunningHub 并发设置runninghub_concurrent_limit。选型与排错速查方案适合谁关键配置成本一句话点评本地全栈有独显、在意数据不出门OllamaLLM 本地 ComfyUIselfhost/工作流0 元最省但首次搭环境最费时间云端经济型无显卡、要出量通义千问 RunningHubrunninghub/工作流约 1-5 分/条性价比最高新手默认选它直连 API 混合追求特定模型效果api/...工作流 DashScope/OpenAI/Kling 等密钥按量付费灵活度最大配置项也最多坑 1保存配置后 LLM 一直报错症状生成一启动就提示模型调用失败原因只填了api_key漏了base_url和model三者缺一不可解法在系统配置里选预设模型让系统自动填全三个字段或对照config.example.yaml注释中的示例补全。坑 2卡死在「生成配图」一步症状进度条停在出图阶段不动原因工作流前缀和密钥不匹配——runninghub/开头的工作流需要 RunningHub API Keyselfhost/开头的需要本地 ComfyUI 跑在http://127.0.0.1:8188解法补上对应密钥或换一个你已有条件的前缀本地方案先点「测试连接」确认 ComfyUI 可达。拉开差距的 3 个旋钮1. 提示词前缀prompt_prefix谁该开做固定栏目、要视觉统一的人怎么开在视觉设置的「提示词前缀」或config.example.yaml的image.prompt_prefix填一句英文风格描述如 Minimalist black-and-white matchstick figure style illustration, clean lines它会拼在每次出图提示词前面拉开什么差距整条视频的配图像同一个设计师出的风格不再逐帧漂移。2. 参考音频克隆音色谁该开个人 IP 账号声音即品牌的人怎么开语音设置里选支持克隆的 TTS 工作流如 Index-TTS上传一段 MP3/WAV 短音频作声线样本拉开什么差距解说变成你的声音观众辨识度直接绑定在账号上。3. 动态视频模板谁该开觉得静态画面干、想上镜头感的人怎么开模板从image_*换成video_*前缀的模板并配一个视频生成工作流workflows/下的 Wan 系列或直连 Kling/Seedance拉开什么差距配图从一张图撑满一句变成真实运动镜头产品图和人物照片都能动起来。本周就能做完的事今天用路线 A 或 B 跑通第一条视频确认成片落在output/目录同一主题换两个模板各生成一次选出你的主模板把一首音乐放进bgm/文件夹界面里试听并选中本周上传参考音频克隆一个专属音色并试听对比用prompt_prefix锁定栏目风格固定一套视觉参数用批量任务一次排 5 条验证出片和并发设置是否顺手下一步想深入的话翻 docs/zh/faq.md 排查问题到 templates/ 改 CSS 定制品牌风格音色选择先查 pixelle_video/tts_voices.py 里的完整清单。【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 Pixelle-Video 自动短视频生成指南：输入一个主题，5 分钟拿到成片
Pixelle-Video 自动短视频生成指南输入一个主题5 分钟拿到成片【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做号的人都熟悉这套流程写完脚本一晚上找素材一晚上再剪一晚上一条 1 分钟的视频就这么耗掉了。Pixelle-Video 把这个链条砍掉了——它是一个开源的 AI 全自动短视频引擎你只输入一个主题它自动完成文案、配图、配音、配乐和合成直接输出 1080x1920 竖屏成片全程无需打开任何剪辑软件。先划重点它替你省掉了什么输入一个主题关键词如「手机拍照的原理」或一段现成文案切到「固定文案内容」模式直接粘贴输出一条完整的短视频含分镜解说词、每句一张 AI 配图、TTS 语音和可选 BGM成品落在output/目录边界它做的是图文解说类短视频不做真人出镜的实拍剪辑、字幕逐字校对和片头片尾特效想要动态画面需额外启用图生视频能力。两条路线选一条跑通路线 AWindows 整合包零配置约 3 分钟下载 Windows 一键整合包并解压Python、ffmpeg 等依赖已内置双击start_web.bat浏览器自动打开 http://localhost:8501 展开「⚙️ 系统配置」选一个 LLM 预设如通义千问填 API Key保存左侧输入主题点「 生成视频」。路线 B源码自跑macOS / Linux克隆代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video安装 uv 和 ffmpegffmpeg 用于最后的音视频合成ffmpeg -version验证启动界面uv run streamlit run web/app.py依赖自动安装后续配置和生成步骤与路线 A 完全相同。点一次生成后台发生了什么进度条上跑的是四条流水线阶段每个环节的组件都可以单独替换文案LLM 把主题拆成 N 个分镜解说词默认 5 句每句 5-20 字可配。可换组件通义千问、GPT、DeepSeek 或本地 Ollama画面先为每句解说词生成英文配图提示词再逐句调用图像模型出图最后套进 HTML 模板排版。可换组件workflows/下的 ComfyUI 工作流RunningHub 云端 / 本地 ComfyUI / 直连 API 供应商模板来自templates/按 1080x1920、1920x1080、1080x1080 三种尺寸分类声音每句解说词过 TTS 生成配音。可换组件Edge-TTS免费、Index-TTS支持声音克隆等支持上传参考音频合成用 ffmpeg 把配音 模板画面逐段渲染成视频片段并拼接最后混入 BGM音乐文件放bgm/文件夹即可在界面选用。三类典型任务照着派活任务卡 1知识科普竖屏场景做一条 1 分钟科普投到抖音/小红书怎么下指令模式选「AI 生成内容」主题填「为什么天空是蓝色的」模板用image_default.html预期产出5 个分镜、带解说和 BGM 的 1080x1920 成片耗时与成本约 2-5 分钟云端 API 单条约 1-5 分钱本地全栈 0 元。任务卡 2已有稿件直接成片场景文案自己写得更好不想让 AI 改写怎么下指令切到「固定文案内容」模式粘贴全文选择按段落、行或句子分割预期产出严格贴合你稿件的成片每段对应一个分镜画面耗时与成本跳过文案生成环节比主题模式更快成本只剩出图与配音。任务卡 3批量囤稿场景账号需要一周 5-7 条日更怎么下指令在历史记录页用批量创建任务把多条主题一次性排进去预期产出一组风格统一的成片依次躺在历史记录页逐条取用耗时与成本挂机运行单条间隔取决于 RunningHub 并发设置runninghub_concurrent_limit。选型与排错速查方案适合谁关键配置成本一句话点评本地全栈有独显、在意数据不出门OllamaLLM 本地 ComfyUIselfhost/工作流0 元最省但首次搭环境最费时间云端经济型无显卡、要出量通义千问 RunningHubrunninghub/工作流约 1-5 分/条性价比最高新手默认选它直连 API 混合追求特定模型效果api/...工作流 DashScope/OpenAI/Kling 等密钥按量付费灵活度最大配置项也最多坑 1保存配置后 LLM 一直报错症状生成一启动就提示模型调用失败原因只填了api_key漏了base_url和model三者缺一不可解法在系统配置里选预设模型让系统自动填全三个字段或对照config.example.yaml注释中的示例补全。坑 2卡死在「生成配图」一步症状进度条停在出图阶段不动原因工作流前缀和密钥不匹配——runninghub/开头的工作流需要 RunningHub API Keyselfhost/开头的需要本地 ComfyUI 跑在http://127.0.0.1:8188解法补上对应密钥或换一个你已有条件的前缀本地方案先点「测试连接」确认 ComfyUI 可达。拉开差距的 3 个旋钮1. 提示词前缀prompt_prefix谁该开做固定栏目、要视觉统一的人怎么开在视觉设置的「提示词前缀」或config.example.yaml的image.prompt_prefix填一句英文风格描述如 Minimalist black-and-white matchstick figure style illustration, clean lines它会拼在每次出图提示词前面拉开什么差距整条视频的配图像同一个设计师出的风格不再逐帧漂移。2. 参考音频克隆音色谁该开个人 IP 账号声音即品牌的人怎么开语音设置里选支持克隆的 TTS 工作流如 Index-TTS上传一段 MP3/WAV 短音频作声线样本拉开什么差距解说变成你的声音观众辨识度直接绑定在账号上。3. 动态视频模板谁该开觉得静态画面干、想上镜头感的人怎么开模板从image_*换成video_*前缀的模板并配一个视频生成工作流workflows/下的 Wan 系列或直连 Kling/Seedance拉开什么差距配图从一张图撑满一句变成真实运动镜头产品图和人物照片都能动起来。本周就能做完的事今天用路线 A 或 B 跑通第一条视频确认成片落在output/目录同一主题换两个模板各生成一次选出你的主模板把一首音乐放进bgm/文件夹界面里试听并选中本周上传参考音频克隆一个专属音色并试听对比用prompt_prefix锁定栏目风格固定一套视觉参数用批量任务一次排 5 条验证出片和并发设置是否顺手下一步想深入的话翻 docs/zh/faq.md 排查问题到 templates/ 改 CSS 定制品牌风格音色选择先查 pixelle_video/tts_voices.py 里的完整清单。【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