opensource-clipping

长视频自动切成带字幕追踪的爆款短视频

opensource-clipping 是一个开源的 AI 自动剪辑工具，目标是把长视频和播客快速转成适合短视频平台的爆款片段。它通过 Whisper 做语音转写，用 Gemini 等大模型理解内容并挑选高光时刻，再借助 MediaPipe 实现智能人脸追踪，让画面始终锁定说话人。字幕方面支持卡拉 OK 式动态高亮，还提供上下文相关的 B-roll 素材插入和 AI 配音，最后可自动上传到 YouTube、Facebook 等平台。整个流程覆盖从长视频输入到短视频输出的完整链路，适合内容创作者、播客主和运营人员批量生产竖屏短片，减少人工剪辑成本。项目用 Python 编写，依赖 ffmpeg、Pyannote 等组件，星标数尚处早期阶段。

开源 free 视频生成

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GitHub 星标 ★ 118

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NaufalRizqullah

所属国家

官网地址https://naufalrizqullah.github.io/opensource-clipping

GitHubhttps://github.com/NaufalRizqullah/opensource-clipping

定价模式free

价格说明开源免费，需自行部署

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型ai,auto-clipper,clipper,face-tracker,ffmpeg,gemini,karaoke-subtitles,mediapipe,podcast,pyannote,python,reels,short-form-content,tiktok,video-editing,video-editor,voice-over,whisper,yolo,youtube-shorts

GitHub 星标★ 118

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-04-04 00:00:00

最近更新2026-09-22 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2026-09-23

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使用教程

核心亮点

集成 Whisper 转写、Gemini 选段、MediaPipe 人脸追踪和卡拉 OK 字幕，一条流水线完成从长视频到竖屏短片的自动剪辑
支持 AI 配音和上下文 B-roll 插入，能自动补充画面素材，降低二次创作门槛
内置 YouTube/Facebook 自动上传，剪辑完成后可直接分发，适合批量运营短视频账号

不足之处

项目星标仅 118，处于早期阶段，文档和社区生态尚不完善，遇到问题可参考的案例较少
依赖 Gemini、Whisper、Pyannote 等多个外部模型和 API，本地部署与运行成本较高，配置门槛不低

适用场景

播客主把一小时的访谈节目自动切成多条带字幕的竖屏短视频，用于抖音、Reels 分发
内容运营团队批量处理长视频素材，自动挑选高光片段并加上动态字幕和 B-roll，提升产出效率
教育或知识类创作者将课程录像快速转成短视频切片，借助人脸追踪保持画面聚焦讲师

替代项目

OpenShorts、Clipper

项目介绍

opensource-clipping 是视频领域的开源项目，由 NaufalRizqullah 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于视频分类，该分类目前共有 471 个项目，GitHub 星标数为 118。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源免费，需自行部署。

它主要面向的使用场景是：播客主把一小时的访谈节目自动切成多条带字幕的竖屏短视频，用于抖音、Reels分发。同类可对比的替代方案包括 OpenShorts、Clipper。

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