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Pixelle-Video:免费 AI 短视频全自动生成引擎

Pixelle-Video:免费 AI 短视频全自动生成引擎 Pixelle-Video免费 AI 短视频全自动生成引擎【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输入一句主题Pixelle-Video 自动写文案、配 AI 插图、合成语音解说、加背景音乐直接拼出一条 AI 短视频全程不碰剪辑软件。过去一下午的剪辑活现在 5 分钟左右出片工具本身完全开源免费。三步跑通第一条视频Windows 用户不用装任何环境从仓库下载 Windows 整合包解压后双击start.bat浏览器会自动打开 http://localhost:8501 。想从源码装macOS / Linux / Windows 都行先装好uv一个 Python 包管理器和ffmpeg视频处理引擎然后git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video cd Pixelle-Videouv run streamlit run web/app.py页面打开后先做「系统配置」LLM 从预设里挑一个通义千问、GPT、DeepSeek、Ollama 本地等填上 API Key图像生成选一种方式——本地 ComfyUI一个跑图像生成的本地工具需要显卡、RunningHub 云端密钥或直连 DashScope / OpenAI / Kling 这类图像模型供应商。保存后在左侧输入主题比如「为什么要养成阅读习惯」TTS 工作流默认 Edge-TTS 就能用选个模板点右侧「生成视频」。等几分钟右侧预览区会自动播放成品效果取决于你选的模板比如这种极简方形风格一句话到成片中间发生了什么你输入主题后系统先把它拆成分镜默认 5 个场景然后逐镜处理。文案环节LLM 根据你的主题写解说词拆成每镜一句已有现成稿就直接粘贴用「固定文案」模式跳过写作。配图环节每个分镜生成一张 AI 插图默认 1024x1024可以用「提示词前缀」统一指定画风插图来自 ComfyUI 工作流、RunningHub 云端或直连 API 模型三套能力随意替换。语音环节默认 Edge-TTS也支持 Index-TTS 等方案。最后图、声、BGM用内置音乐或把自己的 MP3 放进bgm/文件夹由 FFmpeg 拼成成片存在output/文件夹里竖屏 1080x1920 或横屏 1920x1080 随你选。想看核心逻辑直接读 服务层源码 最省事。进阶玩法用自己的素材和声音不想用 AI 生成的图上传自己的照片或视频系统会分析素材内容自动写出匹配的文案和解说——这就是「自定义素材」模式做产品介绍、旅行回顾最顺手。除了换素材还有几样能力可以按需打开数字人口播生成一个数字人替你讲片、动作迁移把参考视频里的动作套到目标素材上、图生视频让静态画面动起来。界面也支持批量创建视频任务一次排好几条。模板库按尺寸分三组竖屏 1080x1920 下有二十多个模板横屏 1920x1080 和方形 1080x1080 各有一组。命名直接告诉你类型——static_前缀是纯文字模板完全不需要 AI 媒体image_用 AI 插图当背景video_用 AI 生成的视频片段当动态背景。先避坑再谈效率如果一分 API 钱都不想花LLM 选 Ollama 本地模型 本地 ComfyUI 工作流全程零成本代价是需要一块能跑图像生成的显卡。如果没有显卡选 RunningHub 云端或直连图像模型 API本地什么都不用部署。如果想先快速体验选static_模板跳过 AI 配图环节出片最快也不用配图像服务。如果想让整条视频画风统一用图像工作流的「提示词前缀」锁定一种插画风格先点「预览风格」试效果。如果听着语音不对劲先换 TTS 工作流或上传一段参考音频做声音克隆Index-TTS 这类支持克隆的工作流才有效。快速答疑要等多久一个 5 分镜的视频大约 2-5 分钟取决于网络和各模型的速度。要花多少钱软件免费。全本地跑Ollama ComfyUI是零成本用云端 LLM 或图像 API 的话按对应服务商计费。硬件有什么要求全走云端方案不挑硬件本地跑图像生成建议一块支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡。平台兼容吗Windows 有整合包双击即用源码方式支持 macOS / Linux / Windows成片是标准视频文件主流平台都能直接发。一句话总结主题进去视频出来中间的事它全包了。打开仓库配好密钥5 分钟后你手里就有第一条 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-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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