ai-shortVideo-pipeline

一键搭建稳定可控的AI短视频生产流水线

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。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 670
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队myccarl
所属国家
官网地址
定价模式free
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
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★ 670
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-06-04 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

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

项目介绍

ai-shortVideo-pipeline 是自动化工作流领域的开源项目,由 myccarl 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于自动化工作流分类,该分类目前共有 511 个项目,GitHub 星标数为 670。

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,可自行部署使用,完全免费。

它主要面向的使用场景是:批量生成营销短视频素材。同类可对比的替代方案包括 MoneyPrinterTurbo、ShortGPT、FFmpeg-based custom pipelines。

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