autoclip

上传长视频,AI 自动剪出高光片段,快速做二创。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 1806 🐛 待处理 33 👀 关注 38
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 10177
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

autoclip 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类视频生成
开发团队zhouxiaoka
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,ai-video-editor,content-repurposing,desktop-app,douyin,instagram-reels,mcp,open-source,podcast,subtitles,tiktok,video-clipping,video-editing-software,xiaohongshu,youtube-shorts
GitHub 星标★ 10177
上线时间2025-07-08 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积107.5 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9

项目介绍

AutoClip 是一款基于 AI 的视频高光提取与自动剪辑工具,主要面向视频二创和内容分发场景。它利用大语言模型和视频处理技术,自动分析视频内容,识别并提取精彩片段,生成高光集锦,帮助用户快速制作短视频或宣传片。项目解决了人工观看长视频、手动剪辑耗时费力的问题,核心能力包括智能场景识别、语音/字幕分析、高光片段自动拼接,以及可定制的剪辑参数。它支持多种视频格式,并提供命令行接口,方便集成到自动化工作流中。AutoClip 旨在降低视频剪辑门槛,让创作者和运营者能高效产出吸引人的短视频内容。

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 ★ 10177

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:进阶 约 30 分钟 部署方式:Docker 8 步

环境要求

  • Docker 20.10+ 与 Docker Compose 2.0+(Docker 部署方式)
  • Python 3.8+(推荐 3.9+);Node.js 16+(推荐 18+)
  • Redis 6.0+(推荐 7.0+)
  • FFmpeg(视频处理依赖,需自行安装)
  • 内存最少 4GB(推荐 8GB+),存储最少 10GB

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目代码

    从 GitHub 拉取 AutoClip 源码并进入项目根目录,后续所有命令都在该目录执行。

    git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git
    cd autoclip
  2. 2配置环境变量

    把示例配置复制为 .env,然后填入通义千问 API 密钥等必要配置,否则 AI 分析无法工作。

    cp env.example .env
  3. 3安装后端依赖

    在项目根目录安装 FastAPI、Celery、yt-dlp 等 Python 依赖,建议先建虚拟环境。

    pip install -r requirements.txt
  4. 4安装前端依赖

    进入 frontend 目录安装 React 相关依赖,完成后返回项目根目录继续后续步骤。

    cd frontend && npm install && cd ..
  5. 5启动 Redis 服务

    Redis 用于 Celery 任务队列与缓存,必须先启动;macOS 和 Linux 请二选一执行。

    brew services start redis  # macOS
    sudo systemctl start redis-server  # Linux
  6. 6安装 FFmpeg

    README 仅将 FFmpeg 列为视频处理依赖,未给出安装命令,请按操作系统自行安装。

  7. 7一键启动本地服务

    运行启动脚本会自动检查环境并拉起前后端与 Worker;开发时可用快速启动脚本跳过检查。

    ./start_autoclip.sh
  8. 8Docker 方式启动

    推荐部署方式:先完成 .env 配置,再用 docker-compose 一次性拉起全部服务。

    docker-compose up -d

关键配置

配置项必填说明示例
API_DASHSCOPE_API_KEY是通义千问 DashScope API 密钥,AI 内容分析必需sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
API_MODEL_NAME否使用的通义千问模型名称qwen-plus
REDIS_URL是Redis 连接地址,Celery 队列与缓存依赖redis://localhost:6379/0
DATABASE_URL否数据库连接串,默认使用本地 SQLitesqlite:///./data/autoclip.db
LOG_LEVEL否日志级别,调试时可设为 DEBUGINFO
DEBUG否是否开启调试模式,生产环境应关闭true

如何确认成功

访问 http://localhost:8000 可打开接口文档,前端页面正常加载并能收到任务进度推送即成功。

常见问题

Q:启动时提示端口被占用怎么办?

A:先检查并停止占用端口的进程再启动;后端默认 8000 端口,Celery Flower 监控默认 5555 端口,被占用时需释放或改用其他端口。

Q:前端依赖安装失败怎么办?

A:进入 frontend 目录,删除 node_modules 与 package-lock.json,执行 npm cache clean --force 后再重新 npm install。

Q:YouTube 视频下载失败怎么办?

A:检查网络连接,执行 pip install --upgrade yt-dlp 升级下载器,尝试使用浏览器 Cookie,并确认视频可访问或无需登录。

Q:AI 处理速度慢怎么办?

A:确认 API 密钥配置正确,适当调小 chunk_size 等处理参数,检查网络状况,或改用更快的 AI 模型。

Q:B 站上传和字幕编辑什么时候能用?

A:两个功能均处于开发中,预计下个版本发布,将支持自动上传切片、多账号管理、可视化字幕编辑与多语言字幕。

注意事项

  • B站上传、字幕编辑、移动端支持和账号管理功能在 README 中标注为开发中,暂不可用。
  • 生产环境建议用 PostgreSQL 替代 SQLite,并优化 Redis 内存与持久化、Celery 并发与任务路由。
  • README 节选中未给出 git clone 与 FFmpeg 安装的具体命令,实际执行时请结合自身环境确认。

核心亮点

  • 基于 LLM 的智能高光识别,能理解视频语义,而非简单静音检测。
  • 提供命令行工具,易于脚本化集成,适合批量处理视频。
  • 项目活跃,社区关注度高,持续迭代中。

不足之处

  • 文档和示例可能不够完善,上手需要一定技术背景。
  • 处理长视频时,依赖外部 AI 服务,可能产生额外成本。

适用场景

  • 视频博主快速剪辑直播或长视频的高光时刻,用于发布短视频平台。
  • 内容团队批量处理历史视频素材,提取精华用于宣传片制作。
  • 个人用户将录制的游戏或教学视频自动生成精彩集锦。

替代项目

AutoCut、VideoHighlight、FFmpeg 结合自定义脚本

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