ai-shortVideo-pipeline

一键搭建稳定可控的AI短视频生产流水线

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 186 🐛 待处理 5 👀 关注 93
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 809
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可自行部署使用，完全免费。

项目预览

ai-shortVideo-pipeline 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myccarl
GitHubhttps://github.com/myccarl/ai-shortVideo-pipeline
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可自行部署使用，完全免费。
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ai,ai-pipeline,circuit-breaker,clip-model,deepseek,docker-compose,failover,fastapi,ffmpeg,java,kling,langfuse,llm,multi-model,prompt-engineering,python,resilience4j,short-video,spring-boot,video-generation
GitHub 星标★ 809
上线时间2026-06-04 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积12.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

这是一个端到端的AI短视频生产流水线项目，旨在解决从创意到成片过程中多模型调用复杂、稳定性差、质量不可控等问题。它采用FastAPI编排核心流程，Spring Boot作为网关，实现了多模型故障转移、熔断、计量计费以及全栈可观测性。核心能力包括：通过提示词锚定和CLIP模型进行画面一致性校验，确保生成内容符合预期；自动检测音画同步问题并触发修复流程，提升视频质量。项目集成了DeepSeek、Kling等主流AI模型，并利用Docker Compose快速部署，适合需要批量、稳定生成短视频的个人或团队。

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 ★ 809

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 60 分钟 部署方式：Docker 部署 4 步

环境要求

  • Docker 与 Compose
  • Python 3.11+
  • Node.js 18+
  • 多个模型 Key

安装与启动步骤

  1. 1克隆

    中文短视频全流程自动化：选题到成片。

    git clone https://github.com/myccarl/AI-shortVideo-pipeline.git
cd AI-shortVideo-pipeline

  2. 2起基础服务

    先只起数据库、缓存、编排与 worker。

    docker compose up -d postgres redis orchestrator worker

  3. 3跑迁移

    表结构必须先建好。

    docker compose exec -T orchestrator alembic upgrade head

  4. 4起网关与前端

    网关对外，前端 5173 代理过去。

    docker compose up -d gateway
cd sl-vue && npm install && npm run dev

如何确认成功

能提交一个选题并跑出带配音与字幕的成片。

注意事项

  • 流水线长，任一环节失败都要能从中间重试。
  • 先跑 pytest 确认镜像内环境完整。
  • 改代码后要 build 再 up --no-build，否则跑的还是旧镜像。
  • 生成成本主要在 TTS 与视频模型，先用短时长试。

核心亮点

  • 多模型故障转移与熔断机制，显著提升流水线稳定性
  • 内置CLIP一致性校验和音画同步自动修复，保障视频质量
  • 全栈可观测性设计，便于监控和排查生产问题

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态待观察
  • 技术栈较重，涉及Java和Python，部署运维门槛较高

适用场景

  • 批量生成营销短视频素材
  • 搭建个人或团队的AI视频生产自动化平台
  • 作为微服务架构下AI编排的参考实现

替代项目

MoneyPrinterTurbo、ShortGPT、FFmpeg-based custom pipelines

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