openclip

长视频自动剪出高光片段，省去逐帧筛选

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 视频生成 🍴 复刻 74 🐛 待处理 8 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 579
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，定价信息待确认

项目预览

openclip 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队linzzzzzz
GitHubhttps://github.com/linzzzzzz/openclip
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，定价信息待确认
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agent-skills,ai,auto-highlight,clip,highlights,llm,video,video-editing,video-processing,videos
GitHub 星标★ 579
上线时间2026-01-24 00:00:00
代码更新2026-08-24
仓库体积74.4 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态维护中
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

OpenClip 是一个用 Python 编写的开源工具，专门解决长视频中精彩片段难以快速定位的问题。它借助大语言模型和 AI 分析能力，自动从数小时的长视频里识别并提取高光时刻，输出可直接用于剪辑或分享的短视频片段。核心能力包括：对视频内容进行语义理解，判断哪些片段具有观赏价值或信息密度；结合 agent-skills 机制，让 AI 按任务流程完成从分析到裁剪的自动化操作；支持批量处理长视频，减少人工逐帧筛选的时间成本。项目定位在视频生成与视频编辑的交叉场景，适合内容创作者、播客剪辑师、赛事集锦制作者等需要从大量素材中快速产出精华内容的人群。整体处于早期阶段，星标约 560，功能方向清晰，但生态和文档仍在完善中。

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 2026-09-16 · 当前星标 ★ 579

技术标签

使用教程

难度：进阶 约 50 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • Python 环境
  • NVIDIA 显卡
  • 模型凭据

安装与启动步骤

  1. 1克隆

    轻量化视频处理流水线，先把仓库拿下来。

    git clone https://github.com/linzzzzzz/openclip.git

  2. 2装包管理器

    它用 uv 管环境，别混 pip。

    pip install uv

  3. 3起界面

    浏览器里操作，先确认能进。

    uv run python -m streamlit run streamlit_app.py

  4. 4跑一条链接

    直接给视频地址，从下载到成片一把过。

    uv run python video_orchestrator.py "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"

  5. 5切说话人参考音

    多人对话要先切出参考音，字幕才对得上人。

    uv run python tools/extract_reference.py interview.mp4 00:01:23 00:01:50 "references/Host.wav"

如何确认成功

给一条 20 分钟的口播视频，能自动切出若干高光片段并配上字幕与封面，说话人不串

注意事项

  • 它面向口播与直播回放，不是通用剪辑器。
  • 画面理解与配音走模型，有调用成本。
  • 长视频要先跑一遍分析，耗时与时长成正比。
  • 切段效果取决于高光判据，需要按内容类型调。

核心亮点

  • 用 LLM 做语义级高光判断，不依赖简单阈值或音频峰值
  • 基于 agent-skills 的流程化设计，便于扩展自定义提取规则
  • Python 实现，方便与现有视频处理管线集成

不足之处

  • 项目较早期，文档和示例可能不够完整
  • 高光判断依赖 LLM 调用，长视频处理成本和速度待优化

适用场景

  • 从数小时直播录像中自动剪出精彩集锦
  • 播客或访谈长视频快速生成短视频切片
  • 赛事录像自动提取关键回合用于复盘或发布

替代项目

auto-editor、scenedetect、video-highlight-detection

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