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Pixelle-Video 全自动短视频生成指南：一个主题 5 分钟产出第一条 AI 竖屏视频

【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

Pixelle-Video 是一款开源的 AI 全自动短视频引擎：输入一个主题，它会自动完成文案、AI 配图、配音和背景音乐，约 5 分钟产出一条可发布的竖屏短视频。本指南带你从安装跑通到批量生产，全程不用碰剪辑软件。

还在一帧帧剪视频？看看别人怎么干

过去做一条 1 分钟的短视频，流程是这样的：自己写脚本 1 小时，找素材 2 小时，剪辑、卡点、加字幕再 2 小时。一周更 3 条，人就废了。

现在把同一个主题丢给 Pixelle-Video，它会替你干完所有脏活：写解说词、为每一句话生成一张 AI 插图、把文字变成人声、配上背景音乐，最后按分镜顺序拼成一条 1080x1920 的成品视频。你唯一要做的事，是输入主题和点一次生成按钮。

上面这条风格统一的画面，就是引擎"输入一个主题 → 输出一条成片"的典型产物。下面直接上手。

最短跑通路径：4 步生成第一条 Pixelle-Video 视频

第 1 步：把程序跑起来。Windows 用户下载一键整合包解压后双击start_web.bat；其他系统用户执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video，进入目录后运行uv run streamlit run web/app.py（需要先装好uv和ffmpeg）。 你会看到：浏览器自动打开http://localhost:8501，出现三栏式界面。

第 2 步：完成系统配置。展开「⚙️ 系统配置」，在 LLM 下拉菜单选一个预设（比如通义千问），填入 API Key，再选好图像/语音的工作流，点保存。 你会看到：配置面板收起，界面上出现"已配置"的提示状态。

第 3 步：输入主题并挑模板。左侧输入框写一个主题（如"为什么要养成阅读习惯"），默认就是"AI 生成内容"模式；中间栏挑一个视频模板，默认1080x1920/image_default.html就够用。 你会看到：模板列表按竖屏/横屏/方形分组，点「预览模板」能先看效果再定。

第 4 步：点「🎬 生成视频」然后去倒杯水。你会看到：进度条依次走过"生成旁白 → 生成插图 → 生成语音 → 合成画面 → 拼接视频"，一个 5 分镜的视频大约 2-5 分钟出炉，成片自动存在output/目录，页面直接给你播放预览。

一句主题到一条成片：内部流水线人话拆解

第一次用你会疑惑：它到底怎么保证不翻车？拆开看其实就是一条清晰的流水线，每一步都有进度条可查。

1. 起标题：LLM 根据主题先定一个视频标题。
2. 写分镜脚本：把主题拆成约 5 段旁白，每段 5-20 个字，一句话对应一帧画面——LLM 在这里就是"负责写文案的大脑"。如果你已有现成稿子，切到"固定文案内容"模式，它按段落/行/句子切分后直接跳过这一步。
3. 为每句话写画外提示词：把旁白翻译成给生图模型看的英文描述，再拼上你设置的全局风格前缀。
4. 逐分镜生产：每个分镜固定走 4 个小步骤——生成语音、生成插图、用 HTML 模板合成画面、创建视频片段。进度条会显示"分镜 3/5 - 步骤 2/4: 生成插图"这类信息，卡在哪一眼就知道。
5. 总装：所有片段拼成一条视频，混入你选的背景音乐（把 MP3 丢进bgm/文件夹就能在界面里选用）。

每个环节（文案、生图、TTS、视频）都是可替换的模块：本地 ComfyUI、RunningHub 云端、直连模型 API 三种供能方式随意组合，这就是"引擎"二字的含义。

一张图看懂四种用法：不同人群的 Pixelle-Video 场景卡

不同人拿到这套引擎，用法差别很大，对号入座：

知识博主（日更型）竖屏模板 + 默认 LLM 预设，早上把 3 个选题输入「批量生成模式」（每行一个主题，上限 100 个），保持页面打开让它排队跑，晚上 3 条视频躺在历史记录页。收益：更新频率从"看心情"变成"日更"。

电商运营（风格统一型）固定同一套模板和prompt_prefix，让整条产品线的视频像同一个设计师出的。收益：店铺主页观感立刻专业。

起号新手（成本敏感型）用"固定文案内容"模式贴现成稿子，省掉 LLM 写稿的token；生图走本地 ComfyUI，整条流水线接近 0 元。

无显卡用户（云端型）图像/视频工作流全选runninghub/前缀的，填一个 RunningHub API Key 就能跑，不占本地资源，单条成本大约几分钱。

尺寸也按平台走：竖屏1080x1920发抖音快手，方形1080x1080发小红书，横屏1920x1080发 B 站和 YouTube。

3 种配置方案对比 + 新手最先踩的 2 个坑

按"有没有显卡、预算多少"对号入座即可：

新手最容易翻车的地方有两处：

坑 1：只填了api_key，忘了base_url。不管用 WebUI 还是改 config.example.yaml 复制出的config.yaml，LLM 的api_key、base_url、model三个字段缺一不可。缺base_url时症状很迷惑——生成点下去，LLM 一直报错，你会怀疑是 Key 的问题。先查这三项。

坑 2：工作流前缀和配置混着用。带runninghub/前缀的工作流（如runninghub/image_flux.json）必须填 RunningHub API Key；带selfhost/前缀的（如selfhost/image_flux.json）需要本地 ComfyUI 在http://127.0.0.1:8188跑着。两边都不满足时，任务会卡死在"生成插图"这一步不动。选工作流前先想清楚自己走哪条供能路线。

进阶 3 招：把这条视频引擎用到 90 分

技巧 1：上传参考音频，克隆"你自己的声音"

• 痛点：默认音色谁听了都像"AI 在念稿"，完播率上不去。
• 原理：Index-TTS 这类工作流支持声音克隆，一段几十秒的清晰人声录音就能当声线样本。
• 做法：在语音设置里上传参考音频（MP3/WAV 均可），TTS 工作流选支持克隆的，先点「预览语音」试听再开跑。
• 收益：视频一开口就是"你"，个人 IP 辨识度直接拉满。

技巧 2：用prompt_prefix锁死全片画风

• 痛点：同一个主题生成的多张配图，风格会悄悄漂移，拼在一起像拼盘。
• 原理：prompt_prefix会在每次生图前自动拼进提示词最前面，相当于给生图模型下的统一"风格军令"。
• 做法：在视觉设置里填一段英文风格描述，例如Minimalist black-and-white matchstick figure style illustration, clean lines，点「预览风格」确认后再正式生成。
• 收益：整条视频像出自同一个设计师之手，系列感立刻出来。

技巧 3：用图生视频 / 动作迁移，让静态图动起来

• 痛点：老照片、产品图配文字太干，画面没生气。
• 原理：web/pipelines/里内置了 🎥 图生视频 和 💃 动作迁移 两条独立流水线，前者把一张图变成动态镜头，后者用参考视频驱动图片做动作。
• 做法：在主界面切到对应流水线标签页，上传素材和参考视频/图片，走同样的生成流程。
• 收益：历史人物能"开口演讲"、产品图变动态展示，普通图文号瞬间多了高级玩法。

深入入口：文档、模板与源码模块

想从"会用"走到"会改"，按这几个入口走：

• 官方中文文档 docs/zh/：安装、配置、快速开始、自定义风格、声音克隆、FAQ 全都有，卡住了先翻这里。
• 模板库 templates/：按1080x1920、1920x1080、1080x1080三个尺寸分类，30 多套 HTML 模板，改 CSS 就是定制品牌风格；命名带static_、image_、video_前缀分别对应纯文字/配图/配视频。
• 预置工作流 workflows/runninghub/ 与 workflows/selfhost/：图像、视频、TTS 全套 JSON 工作流，懂 ComfyUI 还能自己加节点。
• 配置文件样例 config.example.yaml：所有可调项（LLM、ComfyUI、直连供应商、默认模板、风格前缀）都在这一个文件里，注释写得很细。
• 音色清单 pixelle_video/tts_voices.py：所有支持的语音都在这里，配 TTS 前先挑人声。
• 流水线源码 pixelle_video/pipelines/：想看懂"标准流水线"每一步怎么跑的，从standard.py读起。

今天就动手：你的第一条视频在 5 步之外

不用规划、不用学软件，把这三件事做完，第一条视频就该出锅了：

1. 克隆代码：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video
2. 启动界面：进入目录后运行uv run streamlit run web/app.py（Windows 用户直接双击start_web.bat）
3. 配置 LLM 预设和图像工作流 → 输入一个你早就想讲的主题 → 点「🎬 生成视频」

生成完想批量再跑一批？切到批量模式，把选题一行一个贴进去就行。下一条视频，交给引擎。

【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