Pixelle-Video：开源全流程自动化AI短视频创作工具，一句话主题生成完整成片

一、Pixelle-Video是什么

Pixelle-Video是一款基于Python开发的开源AI全自动短视频生成引擎，核心优势在于支持用户仅输入一个主题，即可零门槛完成从文案撰写、AI配图/视频生成、语音合成、背景音乐添加到成品视频合成的全流程自动化创作。项目采用模块化设计与ComfyUI架构，兼容GPT、通义千问、FLUX、WAN 2.1等主流AI模型，支持本地部署、云端调用等多种部署方式，适配Windows、macOS、Linux多系统，覆盖自媒体创作、教育科普、营销宣传等多场景，让无剪辑经验的用户也能快速产出高质量短视频。

与市面上仅专注于单一环节（如文生图、视频剪辑）的工具不同，Pixelle-Video的核心竞争力在于全流程覆盖与高度可扩展性：它不仅能自动完成视频创作的所有关键步骤，还支持用户根据需求替换AI模型、自定义工作流、调整视频参数，既满足了新手用户的“开箱即用”需求，也适配了专业用户的个性化定制需求。目前项目已支持快速创作、数字人口播、图生视频、自定义素材生成等多种流水线模式，兼容竖屏、横屏、方形等多尺寸输出，成为兼顾易用性与灵活性的开源短视频创作解决方案。

二、功能特色

Pixelle-Video的功能设计围绕“全自动化、高灵活性、多场景适配”三大核心展开，覆盖视频创作从前期准备到后期合成的全环节，具体特色如下：

1. 全流程自动化，零门槛创作

这是Pixelle-Video最核心的功能亮点，用户无需参与任何中间环节，仅需输入一个主题（如“如何养成早起习惯”“冬季养生小常识”），系统即可在3-10分钟内自动完成从文案到成品视频的全流程输出。整个过程无需手动撰写脚本、寻找素材、剪辑拼接，真正实现“输入一句话，坐等成片”，即使是完全没有剪辑经验的新手，也能快速产出高质量内容。

2. 多模型兼容的AI文案生成

文案是短视频的灵魂，Pixelle-Video整合了多款主流大语言模型，确保生成的文案贴合主题、逻辑清晰、符合短视频传播特性：

• 支持模型包括GPT系列、通义千问、DeepSeek、Ollama等，用户可根据自身需求选择熟悉的模型或已有API Key的平台；

• 文案生成支持自定义调整长度、语气风格（如科普风、口语化、幽默风），系统会自动将文案分段为适合视频呈现的分镜脚本，为后续画面生成提供精准依据；

• 支持文案二次编辑，用户可在AI生成的基础上修改内容，兼顾自动化与个性化需求。

3. 高质量AI视觉内容生成

视觉画面是短视频的核心吸引力，Pixelle-Video基于ComfyUI生态构建视觉生成系统，支持图片与视频两种视觉内容形式：

• 配图生成：为每一句文案自动匹配高精度AI插图，支持FLUX、Stable Diffusion等主流生图模型，用户可自定义画面风格（如卡通、写实、科技感）、分辨率等参数；

• 视频生成：支持WAN 2.1等文生视频模型，可直接生成动态视频片段，也支持“图生视频”模式——上传首帧图片后，AI自动生成后续连贯画面；

• 分镜智能规划：系统会根据文案逻辑自动规划分镜切换节奏，确保画面与语音解说同步，提升视频观看体验。

4. 多样化语音合成与音频配置

语音解说与背景音乐能显著提升视频感染力，Pixelle-Video提供了丰富的音频解决方案：

• 多引擎语音合成：兼容Edge-TTS、Index-TTS、ChatTTS等主流TTS方案，支持多语言、多音色选择，部分引擎支持声音克隆功能——用户上传参考音频后，即可生成与目标音色一致的解说词，让视频更具个人特色；

• 智能背景音乐添加：内置背景音乐库，支持自定义上传BGM，系统会自动根据视频节奏、风格匹配合适的音乐，也可手动调整音乐音量、循环模式；

• 音频同步优化：自动实现语音解说与画面、字幕的精准对齐，避免出现音画不同步问题。

5. 灵活的视觉定制与多尺寸输出

为适配不同平台的传播需求，Pixelle-Video提供了丰富的视觉定制选项：

• 多尺寸支持：兼容竖屏（9:16，适合抖音、快手）、横屏（16:9，适合B站、YouTube）、方形（1:1，适合小红书、朋友圈）等多种比例，用户可按需选择；

• 多模板库：内置多种视频模板，涵盖科普、Vlog、营销、教育等不同场景，模板包含预设的转场效果、字幕样式、画面布局，一键应用即可快速统一视频风格；

• 自定义设置：支持调整字幕字体、颜色、大小，画面转场效果、时长，以及视频分辨率、帧率等参数，满足个性化创作需求。

6. 多流水线模式，适配复杂场景

除基础的“主题生成视频”外，Pixelle-Video还提供了多种专项创作流水线，覆盖更丰富的使用场景：

• 数字人口播：支持上传数字人形象，选择生成模式后，AI自动生成数字人出镜口播的视频，适合知识分享、产品介绍等场景；

• 自定义素材生成：用户可上传自有图片、视频素材，AI会自动分析素材内容，生成匹配的脚本并合成完整视频，适合二次创作、素材整合等需求；

• 批量任务创建：支持同时创建多个视频任务，批量生成不同主题或不同风格的视频，大幅提升内容产出效率，适合自媒体矩阵运营、企业批量宣传等场景。

7. 高度可扩展的模块化架构

项目采用模块化设计，将视频生成流程拆分为“文案生成→配图规划→逐帧处理→视频合成”四大核心模块，每个模块均支持灵活替换与扩展：

• 模型替换：可自由更换生图模型、TTS引擎、LLM模型，例如将生图模型替换为自定义微调的Checkpoint，或使用本地化部署的Ollama模型替代云端API；

• 工作流自定义：基于ComfyUI架构，用户可自定义视觉生成工作流，调整画面生成的参数逻辑、处理顺序；

• API接口支持：提供API接口，可对接自有系统或第三方平台，实现更灵活的集成与二次开发。

8. 完善的任务管理功能

为方便用户跟踪与复用创作成果，Pixelle-Video提供了全面的任务管理功能：

• 历史任务查询：支持分页查看所有生成任务，可按时间、状态、主题关键词筛选；

• 任务详情查看：展示每个任务的完整配置参数（如模型选择、视频尺寸、生成时长）、成品视频及中间产物（文案、配图）；

• 任务复用与删除：支持复制历史任务的参数快速创建新任务，也可删除无用任务释放空间；

• 数据统计：自动统计任务总数、完成率、总生成时长等数据，方便用户掌握创作情况。

三、技术细节

Pixelle-Video的强大功能背后，是基于Python生态构建的稳健技术架构与多模型协作机制，以下从核心技术栈、架构设计、工作流程、部署方案四个维度展开说明：

1. 核心技术栈

项目的技术选型围绕“高效、兼容、易用”三大原则，采用成熟的开源技术与工具，确保系统稳定性与扩展性：

2. 架构设计

Pixelle-Video采用模块化分层架构，整体分为前端层、核心服务层、模型适配层、数据存储层四个层级，各层级职责清晰、松耦合，便于扩展与维护：

• 前端层：基于Streamlit开发的Web界面，提供用户交互入口，包括主题输入、参数配置、任务管理、视频预览等功能，界面设计简洁直观，无需专业操作知识；

• 核心服务层：系统的核心逻辑层，包含四大模块：

1. 文案生成模块：接收用户主题，调用指定LLM模型生成文案并分段；

2. 视觉生成模块：根据分镜文案，调用ComfyUI生态的生图/生视频模型生成视觉内容；

3. 音频处理模块：将文案转换为语音解说，匹配背景音乐并优化音频质量；

4. 视频合成模块：整合视觉内容、语音、背景音乐、字幕，生成最终成品视频；

• 模型适配层：提供统一的模型调用接口，适配不同类型、不同厂商的AI模型，屏蔽模型间的差异，让用户可无缝切换模型；

• 数据存储层：存储用户配置、任务记录、生成的文案/素材/视频等数据，支持本地文件存储与云端存储两种方式。

这种架构设计的优势在于：各模块独立运行，可单独升级或替换；新增功能时无需修改核心逻辑，仅需开发新的模块并接入核心服务层；模型适配层降低了新增模型的开发成本，让项目能快速兼容最新的AI模型。

3. 核心工作流程

Pixelle-Video的视频生成流程可拆解为五个关键步骤，全程自动化执行，无需人工干预：

1. 主题解析与文案生成：用户输入主题后，系统先通过LLM模型分析主题核心需求，确定文案的结构、风格与长度；随后生成完整的视频文案，并自动拆分为若干分镜片段，每个片段对应一段独立的画面与语音；

2. 分镜视觉规划：针对每个分镜文案，系统生成详细的视觉描述（如“一位年轻人在书桌前阅读，背景是简约的书房，暖色调灯光”），并根据用户选择的风格、模型参数，确定视觉生成方案；

3. 视觉内容生成：将视觉描述传入指定的生图或生视频模型，生成与文案匹配的图片或动态视频片段；若用户选择自定义素材，系统会跳过此步骤，直接使用上传的素材；

4. 音频生成与适配：调用TTS引擎将分镜文案转换为语音解说，自动调整语速与停顿，确保与分镜时长匹配；同时根据视频风格选择合适的背景音乐，调整音量比例，避免语音与音乐冲突；

5. 视频合成与优化：将各分镜的视觉内容、语音解说、背景音乐按时间线整合，添加字幕、转场效果，优化视频分辨率与帧率，最终生成完整的成品视频并存储供用户下载。

4. 部署方案技术细节

Pixelle-Video提供多种部署方式，适配不同用户的硬件条件与使用需求，技术细节如下：

• 本地部署（Selfhost）：

• 硬件要求：推荐配置4GB以上内存，若需本地运行生图/生视频模型，建议配备8GB以上显存的显卡（如NVIDIA RTX 3090、4090）；

• 核心依赖：需安装Python 3.10+、FFmpeg、uv（或pip），若使用ComfyUI本地服务，还需安装ComfyUI及对应模型权重；

• 技术优势：数据本地存储，隐私安全有保障；可完全免费运行（使用Ollama本地LLM + 本地生图模型），无API调用成本；

• Windows一键整合包：

• 技术特点：整合所有依赖（Python、FFmpeg、ComfyUI、模型权重），无需用户手动安装任何环境，解压后即可运行；

• 启动方式：双击start_web.bat文件，系统自动配置环境并启动Web界面，浏览器自动打开http://localhost:8501；

• 适用场景：Windows系统用户，无技术背景，希望快速上手使用；

• 云端调用部署：

• 技术逻辑：LLM、生图/生视频模型通过云端API调用（如OpenAI API、RunningHub云服务），本地仅运行Web界面与合成服务，无需高性能硬件；

• 优势：降低本地硬件要求，即使无独立显卡也可使用；生成速度快，无需等待模型本地推理；

• 注意事项：需配置对应的API Key，可能产生一定的云端服务费用；

• Docker部署：

• 技术支持：提供Dockerfile与docker-compose.yml配置文件，支持快速构建Docker镜像并部署；

• 部署命令：通过docker-compose up -d即可启动服务，支持跨平台运行，适合服务器部署与多用户共享；

• 系统兼容性：适配Windows 10/11、macOS 12+、Linux（Ubuntu 20.04+、Debian 11+）等主流操作系统，解决了不同系统下的依赖兼容问题。

四、应用场景

Pixelle-Video的全自动化特性与高灵活性，使其能够覆盖多个行业、多种类型的短视频创作需求，以下是主要应用场景及具体使用案例：

1. 自媒体与内容创作者

对于抖音、快手、B站、小红书等平台的自媒体博主而言，内容产出效率是核心竞争力。Pixelle-Video能帮助他们快速批量生成内容，降低创作成本：

• 适用内容类型：知识科普（如“10个生活小妙招”）、个人成长（如“如何提升专注力”）、情感语录（如“治愈系文案合集”）、小说解说（如“热门小说剧情速看”）；

• 使用案例：一位小红书博主专注于“职场干货”分享，通过Pixelle-Video输入“职场沟通技巧”主题，选择“口语化”文案风格、“简约商务”视觉风格，10分钟内生成3条竖屏短视频，稍作修改后即可发布，大幅提升了更新频率；

• 核心价值：减少文案撰写与剪辑时间，让博主聚焦于创意与主题策划；支持批量生成，适配自媒体矩阵运营需求。

2. 教育与知识分享

教育工作者、培训机构、知识博主可利用Pixelle-Video快速生成教学视频、科普内容，让知识传播更生动直观：

• 适用内容类型：学科知识点讲解（如“小学数学应用题解题技巧”）、科普视频（如“宇宙行星小知识”）、培训教程（如“办公软件操作指南”）、育儿知识（如“幼儿安全教育”）；

• 使用案例：一位初中物理老师需要制作“浮力原理”教学视频，通过Pixelle-Video输入主题后，选择“严谨科普”文案风格、“实验演示”视觉风格，系统自动生成包含实验步骤、原理讲解的文案，并匹配对应的动画画面与清晰语音，生成的视频可直接用于课堂教学或线上分享；

• 核心价值：降低教学视频制作门槛，无需专业剪辑团队；视觉化呈现复杂知识，提升学习兴趣与理解效率。

3. 企业营销与品牌宣传

企业市场部、运营团队可利用Pixelle-Video快速生成产品介绍、活动宣传、品牌推广等短视频，降低营销成本：

• 适用内容类型：产品功能演示（如“新款手机拍照功能介绍”）、活动推广（如“双11促销活动预告”）、品牌故事（如“企业发展历程”）、客户见证（如“产品使用反馈合集”）；

• 使用案例：一家初创科技公司推出新款智能手环，市场团队通过Pixelle-Video输入“智能手环健康监测功能”主题，选择“专业严谨”文案风格、“科技感”视觉风格，同时上传产品实拍图片作为自定义素材，快速生成3条不同侧重点的宣传视频，分别发布于抖音、视频号、小红书，覆盖不同用户群体；

• 核心价值：快速响应营销节点，无需等待外包剪辑；支持批量生成多平台适配的视频，提升营销覆盖面；降低营销内容制作成本，适合中小企业。

4. 数字人口播与虚拟主播

随着数字人技术的普及，Pixelle-Video的“数字人口播”功能可满足虚拟主播、数字人带货等场景的需求：

• 适用内容类型：数字人新闻播报、虚拟主播带货讲解、数字人知识分享、品牌虚拟代言人宣传；

• 使用案例：一家电商平台推出虚拟带货主播，运营团队通过Pixelle-Video上传虚拟主播形象，输入“爆款零食推荐”主题，选择“活泼亲切”文案风格与“直播场景”视觉风格，系统自动生成带货脚本、匹配直播间背景画面，生成的数字人口播视频可直接用于电商平台直播回放或短视频推广；

• 核心价值：无需真人出镜，降低主播成本；支持24小时批量生成内容，提升带货效率；数字人形象可定制，强化品牌辨识度。

5. 个人日常与兴趣分享

普通用户可利用Pixelle-Video记录生活、分享兴趣，无需专业技巧即可制作高质量Vlog或兴趣内容：

• 适用内容类型：旅行Vlog（如“周末周边游攻略”）、美食分享（如“家常菜谱教程”）、兴趣展示（如“手工制作过程”）、生活记录（如“宝宝成长瞬间”）；

• 使用案例：一位宝妈想分享“宝宝辅食制作”教程，通过Pixelle-Video输入主题后，选择“温馨日常”文案风格、“写实”视觉风格，上传自己制作辅食的实拍图片，系统自动生成包含步骤讲解的文案与语音，合成后的视频可分享给亲友或社交平台；

• 核心价值：零门槛制作个人视频，无需学习剪辑软件；快速整合素材，留住生活美好瞬间；支持自定义风格，让个人内容更具特色。

6. 二次创作与素材整合

用户可通过“自定义素材”功能，上传已有图片、视频素材，利用Pixelle-Video的AI能力进行二次创作与整合：

• 适用内容类型：旧视频翻新（如“老照片做成纪念视频”）、素材合集（如“宠物搞笑瞬间合集”）、会议记录整理（如“会议要点视频总结”）；

• 使用案例：一位职场人士参加行业会议后，收集了会议PPT、现场照片，通过Pixelle-Video上传这些素材，输入“行业会议核心要点”主题，系统自动分析素材内容，生成总结性文案与语音，合成后的视频可用于团队内部分享或个人学习回顾；

• 核心价值：快速整合零散素材，提升内容可读性；AI辅助提炼核心信息，节省整理时间。

五、使用方法

Pixelle-Video提供多种使用方式，无论是零基础用户还是专业开发者，都能快速上手。以下按“部署方式→配置流程→创作步骤→视频导出”的逻辑，详细介绍使用方法：

1. 部署方式选择与安装

根据自身设备条件与技术水平，选择合适的部署方式，具体安装步骤如下：

（1）Windows一键整合包（推荐零基础用户）

• 步骤1：下载最新版Windows一键整合包（可从项目GitHub Releases页面获取）；

• 步骤2：将整合包解压到任意文件夹（建议路径不含中文、空格，如“D:\Pixelle-Video”）；

• 步骤3：双击文件夹中的“start_web.bat”文件，系统会自动配置环境、启动服务；

• 步骤4：等待启动完成后，浏览器会自动打开Web界面（地址：http://localhost:8501），若未自动打开，可手动在浏览器输入地址访问。

（2）源码安装（适合macOS/Linux用户或开发者）

• 步骤1：安装前置依赖

• macOS：打开终端，执行命令“brew install ffmpeg”；

• Ubuntu/Debian：执行命令“sudo apt update && sudo apt install ffmpeg”；

• Windows：从FFmpeg官网（https://ffmpeg.org/download.html）下载解压，将“bin”目录添加到系统环境变量（以管理员身份打开PowerShell，执行命令：(Environment)::SetEnvironmentVariable("Path", $Env:Path + ";C:\ffmpeg\bin", "Machine")，替换路径为实际解压目录）；

• 安装FFmpeg：

• 安装uv（推荐）：执行命令“curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh”，安装完成后执行“uv --version”验证；若使用pip，需先创建虚拟环境：“python -m venv venv”，再激活环境（Windows：venv\Scripts\activate；macOS/Linux：source venv/bin/activate）。

• 步骤2：下载项目源码

• 终端执行命令：“git clone https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video.git”；

• 进入项目目录：“cd Pixelle-Video”。

• 步骤3：安装项目依赖

• 使用uv：执行“uv sync”，自动安装所有依赖；

• 使用pip：执行“pip install -e .”。

• 步骤4：启动Web界面

• 使用uv：“uv run streamlit run web/app.py”；

• 使用pip：“streamlit run web/app.py”；

• 步骤5：浏览器访问http://localhost:8501，进入操作界面。

（3）Docker部署（适合服务器或多用户共享）

• 步骤1：安装Docker与docker-compose（需提前完成环境配置）；

• 步骤2：克隆项目源码：“git clone https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video.git && cd Pixelle-Video”；

• 步骤3：执行命令“docker-compose up -d”，构建镜像并启动服务；

• 步骤4：访问“http://服务器IP:8501”，即可使用（需确保服务器8501端口开放）。

2. 首次使用配置

进入Web界面后，首次使用需完成基础配置，否则无法正常生成视频：

• 步骤1：在Web界面左侧找到“⚙️ 系统配置”面板，展开配置项；

• 步骤2：LLM配置（必填）：

• 选择需要使用的LLM模型（如“通义千问”“GPT-3.5”“Ollama”）；

• 若选择云端模型（如GPT、通义千问），需输入对应的API Key；若选择Ollama，需确保本地已启动Ollama服务，并输入本地服务地址；

• 步骤3：图像配置（必填）：

• 选择图像生成方式：“本地ComfyUI”或“云端服务（RunningHub）”；

• 本地ComfyUI：输入ComfyUI服务地址（默认http://127.0.0.1:8188），需提前启动ComfyUI；

• 云端服务：输入RunningHub API Key（可注册获取，新用户赠送1000 RH币）；

• 步骤4：音频配置（可选）：

• 选择TTS引擎（如“Edge-TTS”），可预览音色并选择偏好的声音；

• 若需使用声音克隆，上传参考音频文件；

• 步骤5：点击“保存配置”，完成基础设置。

3. 视频创作步骤

配置完成后，即可开始创作视频，以最常用的“快速创作”模式为例：

（1）快速创作模式（主题生成视频）

• 步骤1：在Web界面首页选择“快速创作”选项；

• 步骤2：输入视频主题（如“夏季防暑小知识”），可补充说明（如“面向中老年群体，口语化风格”）；

• 步骤3：配置视频参数：

• 文案设置：选择LLM模型、文案长度（短/中/长）、语气风格；

• 视觉设置：选择视觉风格（如“写实”“卡通”）、生图模型、视频尺寸（9:16/16:9/1:1）；

• 音频设置：选择TTS引擎、音色、背景音乐风格（如“轻快”“舒缓”）；

• 模板设置：从模板库选择合适的视频模板（包含转场、字幕样式）；

• 步骤4：点击“生成视频”按钮，系统开始执行全流程自动化创作，页面会显示进度（文案生成中→视觉生成中→音频合成中→视频合成中）；

• 步骤5：生成完成后，页面会显示视频预览，可播放查看效果。

（2）数字人口播模式

• 步骤1：选择“数字人口播”选项；

• 步骤2：上传数字人形象图片（建议正面清晰、背景简单）；

• 步骤3：输入视频主题与补充说明，配置文案、音频参数；

• 步骤4：选择生成模式（如“全身出镜”“半身出镜”），设置背景场景（如“直播间”“书房”）；

• 步骤5：点击“生成视频”，等待数字人口播视频生成。

（3）自定义素材模式

• 步骤1：选择“自定义素材”选项；

• 步骤2：点击“上传素材”，选择本地图片或视频文件（支持批量上传）；

• 步骤3：输入主题，系统会根据素材内容生成匹配的文案；也可手动上传已有的文案脚本；

• 步骤4：配置音频、模板、视频尺寸等参数；

• 步骤5：点击“生成视频”，系统会将上传的素材与生成的音频、字幕整合为成品视频。

（4）图生视频模式

• 步骤1：选择“图生视频”选项；

• 步骤2：上传首帧图片（如“一片花海”）；

• 步骤3：输入视频提示词（如“花海中蝴蝶飞舞，镜头缓慢移动，阳光明媚”）；

• 步骤4：配置视频时长、帧率、视觉风格等参数；

• 步骤5：点击“生成视频”，系统基于首帧图片与提示词生成动态视频。

4. 视频导出与任务管理

• 导出视频：视频预览满意后，点击预览下方的“下载视频”按钮，即可将成品视频保存到本地（格式为MP4）；

• 任务管理：

• 在“历史任务”页面，可查看所有生成任务，按时间、状态筛选；

• 点击任务卡片，可查看详细配置参数、重新生成（复制参数创建新任务）、删除任务；

• 支持批量导出或删除任务视频。

六、常见问题解答（FAQ）

1. 启动服务时提示“FFmpeg not found”，如何解决？

这是最常见的问题，原因是系统未安装FFmpeg或未配置环境变量：

• 解决方案：

• macOS：打开终端，执行“brew install ffmpeg”，等待安装完成后重启服务；

• Ubuntu/Debian：执行“sudo apt update && sudo apt install ffmpeg”，安装后验证“ffmpeg -version”是否能正常输出版本；

• Windows：从FFmpeg官网下载解压包，将“bin”目录（如“C:\ffmpeg\bin”）添加到系统环境变量，具体步骤：

1. 以管理员身份打开PowerShell；

2. 执行命令：(Environment)::SetEnvironmentVariable("Path", $Env:Path + ";C:\ffmpeg\bin", "Machine")；

3. 关闭当前PowerShell，重新打开后执行“ffmpeg -version”验证；

4. 若仍提示未找到，重启电脑后再尝试启动服务。

2. 生成视频时提示“API Key无效”或“模型调用失败”，怎么办？

• 可能原因：API Key输入错误、API密钥过期、网络无法访问模型服务、模型未开通对应权限；

• 解决方案：

1. 检查API Key是否正确，有无多余空格或拼写错误，重新输入后保存配置；

2. 确认API密钥是否过期（如OpenAI API需检查账户余额与有效期），过期则重新申请；

3. 若使用境外模型（如GPT），需确保网络能正常访问，必要时配置代理（注意合规性）；

4. 确认已开通对应模型的调用权限（如通义千问需在阿里云控制台开通服务）；

5. 若仍无法解决，可切换其他模型（如改用Ollama本地模型，无需API Key）。

3. 本地部署后生成视觉内容速度极慢，如何优化？

• 可能原因：硬件配置不足（尤其是显卡显存）、模型参数设置过高、同时运行其他占用资源的程序；

• 解决方案：

1. 降低模型参数：在视觉设置中选择“轻量化模型”或降低分辨率（如从1080P改为720P）、减少生成图片数量；

2. 关闭其他程序：生成视频时关闭占用CPU、内存、显存的程序（如游戏、其他AI工具）；

3. 升级硬件：若长期使用，建议配备8GB以上显存的NVIDIA显卡，提升推理速度；

4. 改用云端视觉服务：将图像配置改为“RunningHub云端服务”，无需本地硬件资源，生成速度更快。

4. 生成的视频出现音画不同步，如何处理？

• 可能原因：TTS语音时长与视觉内容时长不匹配、转场效果设置过长、视频帧率配置异常；

• 解决方案：

1. 重新生成：音画不同步多为偶发的时长计算误差，重新点击“生成视频”即可修复；

2. 调整TTS参数：在音频设置中选择“语速稍快”或“语速稍慢”，匹配视觉内容时长；

3. 简化转场效果：选择“无转场”或“短转场”，避免转场占用过多时间；

4. 统一帧率设置：将视频帧率设置为24fps或30fps（默认值），避免自定义过高帧率。

5. Windows系统启动“start_web.bat”后，浏览器未自动打开，怎么办？

• 可能原因：端口被占用、服务启动失败、浏览器设置阻止自动跳转；

• 解决方案：

1. 手动打开浏览器，输入地址“http://localhost:8501”，尝试访问；

2. 若提示“无法访问”，可能是8501端口被占用，需修改端口：打开“web/app.py”文件，找到“streamlit run”命令，添加“--server.port 8502”（改为其他未占用端口），保存后重新启动；

3. 查看启动窗口的报错信息，若有“Permission denied”，以管理员身份运行“start_web.bat”；

4. 若启动窗口一闪而过，可右键编辑“start_web.bat”，在最后一行添加“pause”，保存后重新运行，查看具体报错信息（如依赖缺失），针对性解决。

6. 生成的文案不符合预期（如逻辑混乱、风格不符），如何调整？

• 解决方案：

1. 补充详细提示：在输入主题时，添加更具体的说明（如“面向大学生，科普人工智能基础，幽默风趣，避免专业术语”）；

2. 更换LLM模型：不同模型的文案生成风格不同，可尝试切换为通义千问、DeepSeek等模型；

3. 手动编辑文案：AI生成文案后，点击“编辑文案”按钮，手动修改逻辑混乱或风格不符的部分，再生成视频；

4. 调整文案长度：若文案过长导致逻辑混乱，选择“短”或“中”长度，精简内容。

7. 如何自定义视频的字幕样式（字体、颜色、大小）？

• 操作步骤：

1. 在Web界面“系统配置”中，找到“字幕设置”选项；

2. 选择字体（如“微软雅黑”“黑体”）、调整字体大小（默认24号，可按需增减）；

3. 选择字幕颜色（支持纯色或渐变色）、背景色（可选透明、半透明）；

4. 保存配置后，新生成的视频会应用自定义的字幕样式；

5. 若需单独调整某个视频的字幕，可在“快速创作”的“模板设置”中选择带自定义字幕的模板。

8. 能否批量生成多个视频？如何操作？

• 可以批量生成，操作步骤：

1. 在Web界面选择“批量创作”选项（部分版本需在“历史任务”页面点击“批量创建”）；

2. 批量输入主题（每行一个主题，如“春季穿搭技巧”“夏季护肤指南”）；

3. 统一配置文案、视觉、音频、模板等参数（也可单独为每个主题设置参数）；

4. 点击“批量生成”，系统会依次处理每个主题，生成对应的视频；

5. 批量生成完成后，可在“历史任务”中批量下载或管理视频。

9. 项目是否支持二次开发？如何贡献代码？

• 支持二次开发与开源贡献，具体方式：

• Fork项目仓库到个人GitHub账户；

• 创建功能分支（如“feature/add-new-tts-engine”）；

• 开发完成后提交代码，确保通过单元测试；

• 提交Pull Request到原仓库，等待维护者审核合并；

1. 二次开发：项目采用模块化设计，可基于现有代码扩展功能（如新增TTS引擎、自定义工作流），参考项目“开发指南”文档；

2. 贡献代码：

3. 贡献资源：也可分享视频案例、模板、提示词到项目社区，或帮助完善中英双语文档。

10. 生成的视频有版权问题吗？可以商用吗？

• 版权说明：

• 部分模型生成的内容可商用（如通义千问、FLUX的商用授权）；

• 部分模型可能限制商用（如部分开源模型需遵守Creative Commons协议）；

1. Pixelle-Video项目本身开源（遵循对应开源协议），用户可自由使用，但需遵守开源协议要求（如保留版权声明）；

2. AI生成的文案、视觉内容、语音的版权，取决于所使用的AI模型的版权政策：

3. 建议：商用前确认所使用模型的版权政策，避免侵权；若使用自定义素材，需确保素材本身拥有合法版权；

4. 项目不承担因用户使用AI生成内容导致的版权纠纷责任，用户需自行负责。

七、相关链接

• 项目GitHub仓库：https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video

八、总结

Pixelle-Video作为一款开源AI全自动短视频引擎，通过整合多领域AI技术与模块化架构设计，成功实现了“一句话主题生成完整短视频”的核心目标，彻底打破了短视频创作的技术门槛与效率瓶颈。它兼容多款主流LLM、生图/生视频模型及TTS引擎，提供Windows一键整合包、源码安装、Docker部署、云端调用等多种使用方式，适配不同用户的技术水平与硬件条件；功能上覆盖文案生成、视觉创作、音频合成、视频合成等全环节，支持快速创作、数字人口播、自定义素材、图生视频等多场景流水线，满足自媒体、教育、营销、个人分享等多样化创作需求。无论是无剪辑经验的普通用户，还是需要批量产出内容的专业团队，都能通过Pixelle-Video快速降低创作成本、提升产出效率，同时其开源特性与高度可扩展性，也为开发者提供了二次开发与功能定制的空间。总体而言，Pixelle-Video以“简单、高效、灵活、开源”为核心优势，成为连接创意与短视频成品的桥梁，让内容创作真正走向民主化、全民化。