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FunClip快速上手指南：免费开源AI视频剪辑工具，三步让AI替你剪片

【免费下载链接】FunClipFunASR-powered video transcription, subtitle generation, and LLM-assisted clipping tool with a local Gradio UI.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip

剪视频最耗时的环节，往往不是剪辑本身，而是反复听写素材、手动对齐字幕、在一堆素材里找"该留的那几句"。FunClip 是一款完全免费开源的 AI 视频剪辑工具，它把语音识别、说话人分离和大模型语义裁剪装进同一个本地网页，上传视频后，粗剪的脏活累活基本都能交给它。

先问一个问题：你的时间是不是都花在了"听"上？

假设你手里有一段两小时的访谈，要剪成三分钟精华。常规流程是：先从头到尾听一遍，记下重点时间点；再逐句核对字幕；最后按时间轴一段段切。光是"听"这一步，就得搭进去大半天。

FunClip 的思路是反过来的：先让机器把整段视频"听"完，再把结果摆在你面前让你挑。它基于阿里巴巴通义实验室开源的 FunASR 语音识别技术，内置 Paraformer-Large 模型——这是目前开源中文语音识别里效果第一梯队的选择，能同时给出文本和精准的时间戳。你不需要逐帧去找"那句话在哪"，模型已经帮你标好了。

FunClip能替你做的四件实事：听懂、分清、挑重点、守住隐私

与其罗列功能，不如直接看它能省下哪些人力：

1. 自动听写并生成字幕。上传视频或音频，点一下识别，就能拿到带时间戳的识别文本和完整 SRT 字幕文件。想给视频配字幕，这一步等于白送。

2. 自动分清"谁在说话"。处理访谈、会议这类多人素材时，它内置的 CAM++ 说话人识别模型会给每句话标上说话人 ID。想单独提取某个人的全部发言？按 ID 圈选即可，不用再手动分辨音色。

3. 用大模型帮你"挑重点"。这是它区别于普通字幕工具的核心：接入 GPT、Qwen 等大语言模型后，你可以让模型理解整段字幕的语义，自动选出"有信息量、适合保留"的片段并给出时间戳，你再一键裁剪。它不是按关键词匹配，而是按内容理解来选。

4. 全程本地运行，素材不出机器。服务部署在自己电脑上，视频不用上传第三方平台，对素材敏感的创作者可以放心用。

FunClip本地部署教程：从装环境到跑通页面，只要几分钟

整个过程只需要一个 Python 环境，步骤就这几行：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip cd FunClip pip install -r requirements.txt python funclip/launch.py

等几秒，浏览器打开localhost:7860，界面就出来了。第一次运行会自动下载识别模型，建议保持网络畅通；之后模型会缓存在本地，无需重复下载。想处理英文视频，启动时加一句-l en即可切换英文界面。

给视频自动生成字幕并裁剪片段的实操三步

第一步：识别。上传视频后，先点击"识别（ASR）"按钮。如果素材里有多个说话人，改用"识别+区分说话人（ASR+SD）"，识别结果会带上说话人信息。

第二步：选内容。识别完成后，你会看到两条线索：一段可勾选的识别文本，和一份带时间戳的 SRT 字幕。你可以直接勾选某几句文本，也可以填入说话人 ID 整段提取。

第三步：裁剪。点击裁剪按钮，对应时间段的视频片段就会被切出来。支持多段自由剪辑，还能同时导出目标片段的 SRT 字幕，方便二次加工。

LLM智能裁剪视频的四个常见疑问与避坑清单

Q1：大模型从哪来？界面里有模型名称和 API Key 两个输入框。GPT 系列用 OpenAI 的 Key，Qwen 系列用阿里云的 Key，两者都兼容。没有 Key 也不用担心，基础的识别和裁剪功能完全不依赖大模型。

Q2：默认 Prompt 够用吗？够用。项目内置了一套默认提示词，规则是"筛选出少量长片段并匹配时间戳"。想改变选片风格，直接修改 Prompt System 里的规则就行，例如限制片段数量、要求按主题筛选。所有模型调用接口和 Prompt 配置都在 funclip/llm/ 目录里，想深入研究的可以打开看看。

Q3：识别总把专业名词搞错怎么办？用热词功能。在热词框里输入人名、品牌名、专业术语（空格分隔），识别时会优先匹配这些词，准确率提升非常明显，这是它内置的热词定制能力。

Q4：想裁剪出带字幕的视频，却报错？大概率是缺了 imagemagick。字幕烧录依赖它，按系统安装好后即可。另外提醒一句：需要逐字精确对齐文本裁剪时，建议使用默认的 Paraformer 模型，它对时间戳的支持最可靠。

三种典型人群的AI视频剪辑提效方案

自媒体创作者：一场直播或长视频动辄一两个小时，要拆成多条短视频。以前是手动回放找高光，现在让模型先识别，再用 LLM 圈出金句片段，批量裁剪发布。素材处理时间能从半天缩到半小时。

教师与培训师：讲座视频里常有大量口头语和停顿，需要提炼知识要点。先识别生成带时间戳的字幕，再按知识点筛选片段，几分钟就能拼出一份精讲版，还能顺手把字幕导出成教学材料。

会议记录员：多人会议最难的是分清"谁说了什么"。用"识别+区分说话人"跑一遍，按发言人分别提取，重点讨论段落单独裁剪留存，整理纪要的效率直接翻倍。

现在就能动手：一分钟启动你的AI剪辑助手

FunClip 的价值一句话概括：把"听懂视频"这件事从人工变成机器，把"挑重点"这件事从体力活变成脑力活。它免费、开源、本地运行，安装门槛低到只需要三条命令。建议你今天就拿一段现成的采访或讲座素材试一次，感受一下"上传即字幕、点选即出片"的流程。

想了解近期版本变化，可以看 docs/releases/v2.1.0.md；想二次开发或定制提示词，核心代码都在 funclip/ 目录下。剩下的，就交给你的素材和创意了。

【免费下载链接】FunClipFunASR-powered video transcription, subtitle generation, and LLM-assisted clipping tool with a local Gradio UI.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip