MoneyPrinterTurbo：一条 curl 批量产出短视频，把 AI 视频流水线接进自己的脚本

MoneyPrinterTurbo：一条 curl 批量产出短视频，把 AI 视频流水线接进自己的脚本

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账号承诺日更，却已经断更三天，卡住你的总是同一件事：写文案、找素材、配音、剪辑，四道环节必须人工串起来。MoneyPrinterTurbo 把这条链路整个接走：你只给一个主题，它输出一条带字幕和背景乐的 9:16 成片，整个过程还能作为一个 HTTP 调用嵌进你自己的脚本里。项目 MIT 协议开源，同时提供 Streamlit 网页（端口 8501）和 FastAPI REST 接口（端口 8080）两个入口，背后是同一条任务流水线。

一条 curl 发出 9:16 成片

体感最快的方式是直接打 API。提交任务，拿到 task_id：

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/videos \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"video_subject":"金钱的作用","video_aspect":"9:16","voice_name":"zh-CN-XiaoxiaoNeural-Female","video_count":2,"subtitle_enabled":true}'

video_count填 2，就会按随机素材顺序一次生成两条成片，挑顺眼的用。任务完成后，用返回的 task_id 轮询结果：

curl "http://localhost:8080/api/v1/tasks/<task_id>"

响应里videos字段就是可播放的地址，形如http://127.0.0.1:8080/tasks/<task_id>/final-1.mp4。所有接口的在线文档可以直接点开调试：

任务的每个中间产物（文案、音频、字幕、素材、成片）都会落在storage/tasks/<task_id>/下，想复用某一段时直接取文件即可。

五个中间产物落盘：哪一步停下由你定

整条流水线在 任务编排 的start()里按顺序跑五步，每步独立写盘：

1. 文案与搜索词：大模型先按主题写口播文案，再反向抽出 5 个搜素材的搜索词。素材匹配不准，多半是这一步抽的词不好，也可以跳过抽取、手动指定video_terms。
2. 配音 + 字幕：默认走免费的 Edge TTS（微软的在线语音合成，带词级时间戳），字幕直接用时间戳生成，见 语音服务。
3. 素材搜索下载：素材服务 按搜索词到 Pexels 或 Pixabay 查视频，按目标分辨率过滤（9:16 对应 1080x1920）。配置多个 API Key 时请求会在 Key 之间轮询以规避限流；下载过的素材缓存在storage/cache_videos，第二次生成同类主题基本不重复拉取。
4. 拼接与转场：视频合成 把素材切成每段video_clip_duration（默认 5 秒）的片段再拼接，支持 random 和 sequential 两种模式；video_count > 1时强制 random，每条成片的素材顺序都不同。
5. 混流：旁白音量默认 1.0，背景音乐默认 0.2；音乐文件放resource/songs，随机选或指定都行，API 也支持上传自己的 mp3。

字幕二选一：edge 快，whisper 准

只要配音？让流水线提前停

start()带一个stop_at参数，允许在 script、terms、audio、subtitle、materials 任意一步停下。API 里"只生成字幕""只生成音频"两个轻量接口就是靠它实现的（见 接口定义）。只想把 MoneyPrinterTurbo 当配音工具用时，最耗时的素材下载环节可以整个省掉。

三行配置，网页和 API 一起跑起来

先克隆、装依赖、起服务：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/MoneyPrinterTurbo cd MoneyPrinterTurbo cp config.example.toml config.toml pip install -r requirements.txt python main.py

python main.py把 API 服务起在 8080 端口，http://localhost:8080/docs是在线文档。想要点鼠标的网页版，另开终端执行sh webui.sh（Windows 双击 webui.bat），浏览器会自动打开 http://localhost:8501 。国内环境也可以直接docker-compose up，省掉 Python 环境和 ImageMagick 的手动安装。

config.toml 只改三行，其余保持默认

pexels_api_keys = ["你的PexelsKey"] llm_provider = "deepseek" deepseek_api_key = "你的APIKey"

第一行是素材来源的 Key，多个 Key 用逗号隔开即可轮换使用；后两行是大模型，国内部署选 deepseek 或 moonshot 直连即可，无需代理。

网页上出第一条片只需四步：主题填关键词、文案区留空、尺寸选 9:16 竖屏、语音挑一个（可先试听），字幕默认 edge 打开、背景音乐保持 random，点生成后等 2~5 分钟，成片在storage/tasks/<task_id>/final-1.mp4：

并发与状态：两个开关决定部署方式

任务状态默认存在内存里（InMemoryTaskManager），重启即丢，只适合单实例本地跑。需要多实例共享状态时，把 config.toml 里enable_redis设为 true，任务切到 RedisTaskManager；并发上限由max_concurrent_tasks控制，默认 5。只是本地逐条生成视频的话，两个都保持默认。

出第一条片前最容易撞的四个错

• AttributeError: 'str' object has no attribute 'choices'现象：任务提交后立刻报错退出。 原因：大模型调用失败，SDK 把错误字符串当响应返回，多半是网络问题。 解法：换deepseek/moonshot等国内直连服务商，或给 OpenAI 配openai_base_url代理。

• RuntimeError: No ffmpeg exe could be found现象：合成阶段直接崩。 原因：ffmpeg 自动下载失败，通常是网络受限。 解法：手动下载 ffmpeg，在 config.toml 的[app]里设ffmpeg_path指向实际路径。

• ImageMagick 拒绝操作@/tmp/...现象：写字幕时报安全策略错误。 原因：发行版默认在 ImageMagick 的policy.xml里禁止读写@开头的临时文件。 解法：打开policy.xml，把pattern="@"那行的rights="none"改成rights="read|write"。

• OSError: [Errno 24] Too many open files现象：批量生成时偶发。 原因：合成时并发打开的文件数超过系统上限。 解法：执行ulimit -n 10240调高文件描述符上限后重跑。

Pexels Key 和 DeepSeek Key 两个备齐，跑完python main.py再发第一条 curl，五分钟内就能拿到第一条自动生成的短视频。

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