VideoClaw

一句话创意，自动生成完整影片，让 AI 当你的视频员工。

VideoClaw 是一个基于多智能体系统的 AI 视频生成工具，旨在将用户的一句话创意自动转化为完整影片。它解决了传统视频制作流程繁琐、门槛高的问题，通过集成图像生成、语音合成和视频合成等能力，实现从脚本到成片的自动化生产。其核心能力包括：自然语言理解与创意解析、多智能体协作任务编排、以及调用底层 AIGC 模型完成视觉和音频内容生成。用户只需描述想法，系统即可输出包含画面、配音和剪辑的最终视频，适用于快速原型制作、内容营销和个人创作等场景。项目基于 Python 构建，并利用 OpenClaw 技能体系扩展功能，强调人机协作的‘AI 员工’理念。

开源 free 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1820

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队HITsz-TMG

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/HITsz-TMG/VideoClaw

定价模式free

价格说明开源项目，MIT 许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent,aigc,filmmaking,image-generation,multi-agent-system,openclaw,openclaw-skills,tts,video-generation

GitHub 星标★ 1820

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-08-29 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数1

使用教程

难度：进阶约 20 分钟部署方式：本地安装 6 步

环境要求

Python 环境（需支持 uv 包管理，用于后端依赖与启动）
Node.js 与 npm（用于前端构建与启动）
Linux / macOS 或 Windows 系统（分别使用 install.sh 或 install.bat）
本地可访问 8000 与 3000 端口（后端与前端的默认端口）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

README 中给出的仓库地址，克隆到本地后进入项目目录，注意后续路径为 video-claw/video-claw。
```
git clone https://github.com/HITsz-TMG/Video-Claw.git
```
2一键安装依赖

推荐方式，脚本会自动安装依赖并构建前后端；只想装依赖不建前端可加跳过变量。
```
cd video-claw/video-claw
chmod +x install.sh
./install.sh
```
3手动安装后端

不使用一键脚本时，进入 backend 目录用 uv sync 安装后端依赖。
```
cd video-claw/video-claw/backend
uv sync
```
4复制后端配置

把示例配置复制为 config.yaml，可直接编辑文件，也可启动前端后在「设置」页修改。
```
cd video-claw/video-claw/backend
cp config.yaml.example config.yaml
```
5启动后端服务

在后端目录启动 API 服务，默认运行在 http://localhost:8000。
```
cd video-claw/video-claw/backend
uv run python api_server.py
```
6启动前端服务

新开一个终端，进入 frontend 目录安装、构建并启动前端，默认端口 3000。
```
cd video-claw/video-claw/frontend
npm install
npm run build
npm start
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`api_providers`	是	保存各模型服务平台的密钥、接口地址和代理开关。	`api_providers: your_provider: api_key: sk-xxxxxxxx`
`models`	是	主流程首页使用的默认模型，创建项目时读取；不配置会自动报错。	`models: text: your-model-name image: your-model-name v`

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:3000 能看到前端页面，且 http://localhost:8000 后端服务可访问，即启动成功。

常见问题

Q：只想安装依赖、暂时跳过前端构建怎么办？

A：在项目目录执行 AIGC_DIRECTOR_SKIP_FRONTEND_BUILD=1 ./install.sh 即可跳过前端构建步骤。

Q：Windows 系统怎么安装？

A：进入 video-clawideo-claw 目录后运行 install.bat，再分别启动后端和前端。

Q：如何通过 OpenClaw 或 ClawHub 使用？

A：可执行 clawhub install video-claw（所有询问选 yes），或让 OpenClaw 克隆仓库并把 video-claw 文件夹复制到 .openclaw/workspace/skills；首次使用时会自动构建前后端。

Q：创建项目时报缺少模型参数怎么办？

A：后端不会为主流程自动兜底选择模型，需在前端「设置」页或 config.yaml 中配置好 api_providers 与 models 默认模型。

Q：Pipeline 功能用主流程的默认模型吗？

A：不使用。文艺短视频、动作迁移、数字人口播等 Pipeline 需在对应 Pipeline 页面单独选择模型。

注意事项

后端默认端口 8000，前端默认端口 3000，启动前端需新开一个终端。
项目目录结构为上层的 video-claw 与内部的 video-claw 两层，命令中的路径不要改动。
方式一（install.sh / install.bat）与方式二手动安装为两种可选路径，手动安装时前端需 npm install、npm run build 后再 npm start。
配置中的密钥请勿提交到公开仓库，建议在前端「设置」页统一管理。

核心亮点

全自动化流程：从文本创意到成片无需人工干预，大幅降低视频制作门槛。
多智能体架构：通过 Agent 协作处理脚本、画面、配音等任务，分工明确且可扩展。
集成主流 AIGC 能力：内置图像生成和 TTS，可直接产出带配音的视频，开箱即用。

不足之处

依赖外部模型 API，生成质量和速度受限于底层服务。
文档/社区待观察：项目较新，教程和社区支持尚不完善。

适用场景

快速生成营销短视频或广告片
为自媒体创作者提供自动化内容生产
教育或培训场景中制作演示视频

替代项目

ShortGPT、FFmpeg Filmulator、VideoGPT

项目介绍

VideoClaw 是视频领域的开源项目，由 HITsz-TMG 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,820）位列前 30%，在视频分类的 473 个项目里位列前 14%。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 1,692 增加到 1,820，净增 128。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT 许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：快速生成营销短视频或广告片。同类可对比的替代方案包括 ShortGPT、FFmpeg Filmulator、VideoGPT。

上一篇：video

下一篇：Bernini