AI-Youtube-Shorts-Generator

长视频一键变爆款竖屏短视频,免费无限制

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 1059 🐛 待处理 26 👀 关注 60
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 5823
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,完全免费,无水印,无按片段计费,需自行部署使用。

项目预览

AI-Youtube-Shorts-Generator 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队Anil-matcha
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,完全免费,无水印,无按片段计费,需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型2short-ai-alternative,ai-clip-generator,ai-clipping,auto-clip,auto-crop,highlight-detection,klap-alternative,llm,open-source,opus-clip-alternative,reels,shorts-maker,submagic-alternative,tiktok,vertical-video,video-editing,vidyo-ai-alternative,viral-clips,whisper,youtube-shorts
GitHub 星标★ 5823
上线时间2024-06-28 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积1.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

这是一个开源工具,旨在将长格式的YouTube视频自动转换为适合短视频平台(如TikTok、Shorts、Reels)的9:16竖屏短片。它解决了内容创作者需要从长视频中提取高光片段并重新剪辑的痛点,通过LLM(大语言模型)进行高光检测,使用Whisper进行语音转文字,并自动进行垂直裁剪,整个过程无需人工干预。项目完全免费,无水印,不按剪辑数量收费,是Opus Clip、Vidyo.ai等商业工具的替代方案。其核心能力包括智能高光识别、字幕生成、自动竖屏适配,以及可自定义的剪辑参数。项目基于Python开发,提供了命令行和可能的API接口,适合个人创作者、自媒体团队以及希望自动化内容再生产的开发者使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5823

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:命令行工具 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • Python 环境(项目基于 Python 开发,README 未给出具体版本要求)
  • 可调用 GPT 类 LLM 的接口(用于高光片段检测,README 未说明密钥配置方式)
  • Whisper 转写所需的运行环境与模型文件
  • 能访问 YouTube 的网络环境(用于下载待处理的长视频)

安装与启动步骤

  1. 1获取项目代码

    把仓库克隆到本地,README 中未提供其它安装命令,克隆地址取自项目 GitHub 主页。

    git clone https://github.com/Anil-matcha/AI-Youtube-Shorts-Generator.git
    cd AI-Youtube-Shorts-Generator
  2. 2补全自托管依赖

    README 的 Installation (Self-Hosted) 章节为空,未列出任何依赖安装命令,需自行按代码所需安装 Python 依赖后再继续。

  3. 3本地模式生成短片

    把长视频链接替换进命令中的 VIDEO_ID 位置,加 --mode local 走本地模式,除 LLM 调用外全程离线运行。

    python main.py "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" --mode local
  4. 4查看输出短片

    渲染结果默认写入 ./output 目录,文件按 short_01.mp4、short_02.mp4 顺序命名,可用 LOCAL_OUTPUT_DIR 改目录。

    ls ./output

关键配置

配置项必填说明示例
LOCAL_OUTPUT_DIR否指定本地模式渲染短片的输出目录,默认是 ./output/your/path/shorts

如何确认成功

运行后在输出目录看到 short_01.mp4、short_02.mp4 等 9:16 竖屏短片文件,即表示生成成功。

常见问题

Q:不想自己搭环境怎么办?

A:README 提供免搭建方案:调用 AI Clipping API,用一次 HTTP 请求完成同款选段+渲染流程,无需 Python 和本地依赖,按次付费而非包月。

Q:想改短片输出位置怎么做?

A:本地模式默认输出到 ./output,用环境变量 LOCAL_OUTPUT_DIR 覆盖即可指向自定义目录。

Q:本地模式需要联网吗?

A:本地模式除调用 LLM 做高光检测外基本离线运行,但下载 YouTube 原视频、拉取模型等环节仍需网络。

注意事项

  • README 的 Installation (Self-Hosted) 章节没有内容,未列出任何 pip 安装或依赖命令,请以仓库代码实际依赖为准
  • 输出文件名固定为 short_01.mp4、short_02.mp4 递增格式,如需改名请在生成后自行处理
  • README 未公开 LLM 密钥等具体配置项名称,配置方式需查阅代码或仓库其它文档

核心亮点

  • 利用LLM智能识别高光片段,比简单截取更精准
  • 集成Whisper转录,自动生成字幕,提升视频可看性
  • 自动垂直裁剪,适配9:16格式,省去手动调整时间

不足之处

  • 依赖外部API(如OpenAI、Whisper),可能需要付费或配置密钥
  • 处理长视频时,转录和检测耗时较长,效率待优化
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 自媒体创作者将长视频内容二次加工为短视频引流
  • 播客或访谈节目自动提取金句片段发布到社交平台
  • 教学视频或讲座快速生成精华版用于宣传

替代项目

Opus Clip、Vidyo.ai、Klap

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