Pixelle-Video：一条主题进去，几分钟出第一条 AI 短视频-育师

Pixelle-Video：一条主题进去，几分钟出第一条 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

输入一句主题，Pixelle-Video 自动写文案、配 AI 图、合成配音，几分钟产出一条带旁白和背景音乐的完整 MP4 短视频。

它是开源的（Apache 2.0 协议），核心卖点在每个环节都能单独换引擎。文案、配图、配音、成片，哪步不满意就改哪步，互不牵连。

动手前 30 秒确认

先确认这四样，缺任何一样都白跑。

✅ uv：Python 包管理器，第一条命令靠它自动装依赖
✅ ffmpeg：视频合成底层工具，终端跑ffmpeg -version有输出就行
✅ 一个 LLM 密钥：写文案要用，具体值下文给
⚠️ 显卡：非必需，没有就云端出图，有就本地 ComfyUI
✅ 浏览器：默认打开 http://localhost:8501

从零到第一条成片

从 clone 到打开界面，只需要两条命令。

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video cd Pixelle-Video

uv run streamlit run web/app.py

浏览器自动打开 http://localhost:8501。首次进入，展开「系统配置」面板，只填三处：

填什么：LLM 预设选 Qwen，再填 api_key；在哪填：面板 LLM 区；为什么：预设会自动填好地址和模型名
填什么：RunningHub 的 API Key；在哪填：面板 ComfyUI 区；为什么：不装 ComfyUI 就靠它云端出图
配音：默认 selfhost/tts_edge.json 即可，不用动

保存配置。左侧选「AI 生成内容」，输入主题，点「生成视频」按钮。界面会实时滚动「分镜 3/5 - 生成插图」这类进度，5 个分镜约几分钟出片，成片存在 output 文件夹。

它到底在做什么

整条链路是一个主题进去、一条 MP4 出来，中间拆成 5 个独立环节。

LLM 按主题拆成分镜，默认 5 个，每句 5～20 字
每句配一个对应的图像提示词
逐分镜跑 TTS 配音，同时生成一张 AI 配图
图和文字按 HTML 模板排版，时长对齐配音
所有分镜拼成完整视频，可选叠加 BGM

说白了，每个环节都是插拔式引擎。文案换 LLM、配图换工作流、配音换 TTS，彼此解耦。这套结构才是它能被反复改造的根本原因。

按场景选配置

三条路线，按预算和硬件挑一条。

如果你只想花最少钱试跑：LLM 选 DeepSeek（base_url 填 https://api.deepseek.com，模型 deepseek-chat），配图走 RunningHub，配音用 selfhost/tts_edge.json。

如果你有本地显卡、想全程免费：LLM 选 Ollama（base_url 填 http://localhost:11434/v1，模型 llama3.2），配图切 selfhost/image_flux.json，ComfyUI 地址填 http://127.0.0.1:8188。

如果你要质量优先、不在乎钱：LLM 选 OpenAI（模型 gpt-4o）或 Claude（模型 claude-sonnet-4-5），配图直连 DashScope 的 Qwen 生图，配音切 Index-TTS 并上传参考音频。

三种典型用法

三种完全不同的用途，模板和参数都不同。

知识科普

推荐：竖屏 templates/1080x1920/image_book.html，分镜数调到 3
技巧：分镜压到 3 个，比 5 个讲得透，单条出片时间也接近减半
示例主题："为什么香蕉和苹果放一起熟得更快"

产品种草

推荐：横屏 templates/1920x1080/image_film.html，prompt_prefix 固定画风（写英文）
技巧：在 prompt_prefix 里锁 1 套风格词，5 张配图就不会变成 5 种样子
示例主题："这块 3 万毫安充电宝被低估的 5 个细节"

个人 Vlog

推荐：竖屏 templates/1080x1920/image_life_insights.html，语速调慢
技巧：语速从默认降到 -10%，比快节奏更像慢慢聊天
示例主题："我是怎么把通勤半小时变成听课时间的"

卡住了看这里

最高频的三处卡点，都出在配置和服务状态。

出图卡住或报错。原因是配图默认走 RunningHub 却没填 Key，或切了 selfhost 但本地 ComfyUI 没起。解法：填 RunningHub Key，或在系统配置点「测试连接」确认 http://127.0.0.1:8188 活着。

第一条视频等得比预想久。原因不是卡死，是每个分镜各跑一次生图和 TTS，5 个分镜本来就要几分钟。解法：先把分镜数调到 3、用小尺寸试跑，风格对了再拉满。

声音克隆没生效、还是机器音。原因是 selfhost/tts_edge.json 这类固定音色工作流不认参考音频。解法：换成 workflows/runninghub/tts_index2.json，再上传参考音频。

接下来 10 分钟

现在打开终端，把第一条 clone 命令敲下去。装完依赖启动界面，选中 Qwen 预设填上密钥，再往输入框敲进一个主题点生成。10 分钟内，你的第一条成片就出来了。

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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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