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Pixelle-Video

语音音频编程开发视频生成

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本文目录
  1. 🚀 什么是 Pixelle-Video?
  2. ✨ 核心功能一览
  3. 三种流水线模式
  4. 🛠️ 快速上手:5 分钟跑通示例
  5. 安装方式
  6. 配置服务
  7. 生成第一个视频
  8. 📊 与竞品对比
  9. 💡 适用场景
  10. 场景一:全自动短视频创作
  11. 场景二:数字人口播视频
  12. 场景三:图生视频与动作迁移
  13. 用户群体总结
  14. 💰 定价方案
  15. 🎯 总结

📌 核心价值:输入一个主题,3分钟自动生成完整短视频(文案+配图+配音+音乐+合成)

阿里 AIDC-AI 开源的 AI 全自动短视频引擎,基于 ComfyUI 架构,支持数字人口播、图生视频、动作迁移等差异化能力,Apache-2.0 开源!

封面图


🚀 什么是 Pixelle-Video?

Pixelle-Video 是由 阿里 AIDC-AI 团队打造的 AI 全自动短视频引擎。核心理念是"输入一个主题,输出一条完整视频",将短视频创作的全链路自动化做到极致。

核心定位:视频生成流水线编排引擎,而非视频生成模型 — 核心价值不在 AI 能力本身(底层的 LLM 和图像模型它一个都不自己训练),而在如何把这些原子能力串成一条完整的、可定制的自动化流水线。

GitHub stars GitHub forks

截至 2026年6月,已获得 21,673 Stars,Apache-2.0 开源协议,340+ 次提交,12 个正式版本。


✨ 核心功能一览

功能对比表

三种流水线模式

流水线 说明
standard LLM生成脚本 → 分镜规划 → 逐帧生成配图 → TTS配音 → 合成视频
custom 按自定义模板逻辑执行,用户可控制每一帧的呈现方式
asset_based 上传用户照片/视频,AI分析素材内容后生成匹配脚本

🛠️ 快速上手:5 分钟跑通示例

安装方式

方式一:Windows 用户(推荐)

# 下载 Windows 一键整合包,解压后双击 start.bat 即可
# 无需安装 Python 环境,解压即用

方式二:macOS / Linux 用户

git clone https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video.git
cd Pixelle-Video
uv run streamlit run web/app.py

方式三:Docker 用户

docker-compose up

配置服务

在 Web UI 中配置 LLM 和图像生成服务:

  • LLM 选项:GPT、通义千问、DeepSeek、Ollama(本地)
  • 图像生成:ComfyUI 本地部署 或 RunningHub 云端

生成第一个视频

# 标准流水线使用示例
from pixelle_video import VideoPipeline

pipeline = VideoPipeline(
    llm_provider="qwen",  # 通义千问
    tts_provider="edge",   # Edge-TTS
    image_provider="comfyui"  # 本地 ComfyUI
)

# 输入主题,一键生成
result = pipeline.generate("AI 助手如何改变我们的生活")
print(f"视频已生成: {result.output_path}")

注意:高质量视频生成需要 GPU 支持,无显卡用户建议使用 RunningHub 云端方案


📊 与竞品对比

竞品对比表

方案类型 配置 成本
完全免费 Ollama(本地)+ ComfyUI 本地部署 0 元
推荐方案 通义千问 + ComfyUI 本地部署 约 0.01-0.05 元/3段视频
云端方案 OpenAI + RunningHub 费用较高,但无需本地环境

💡 适用场景

场景一:全自动短视频创作

工作流截图

功能说明:输入主题后,AI 自动完成文案撰写、分镜规划、配图生成、TTS 配音、BGM 添加、视频合成全流程。

输入要求:一个视频主题(如"AI 如何改变教育行业")

输出效果:3-5 分钟的完整短视频,带语音解说和背景音乐

适用场景:知识科普、产品介绍、新闻资讯等垂类内容批量生产


场景二:数字人口播视频

Web UI 截图

功能说明:将 TTS 语音与数字人形象结合,生成面对镜头说话的视频,支持多语言。

输入要求:文案内容 + 数字人形象选择

输出效果:逼真的数字人说话视频,可用于客服、培训、带货等场景

适用场景:企业宣传、培训视频、AI 虚拟主播


场景三:图生视频与动作迁移

pipeline 截图

功能说明:上传静态图片,AI 将其转化为动态视频;或上传参考视频,让目标图片学习视频中的动作。

输入要求:静态图片 + 参考视频(动作迁移)

输出效果:静态图片"活起来",或目标图片做出参考视频中的动作

适用场景:创意视频、影视特效、个性化内容创作


用户群体总结

  • ✅ 自媒体创作者:批量生产知识类、娱乐类短视频
  • ✅ 企业营销团队:快速生成产品介绍、品牌宣传视频
  • ✅ 教育培训从业者:制作培训课程、教学视频
  • ✅ 技术爱好者:探索 AI 视频生成的无限可能
  • ❌ 专业影视制作:如需电影级特效,请使用专业工具

💰 定价方案

Pixelle-Video 完全开源免费,但需要自备 AI 模型服务:

组件 免费方案 付费方案
LLM Ollama 本地部署 通义千问 / GPT
图像生成 ComfyUI 本地部署 RunningHub 云端
TTS Edge-TTS(免费) Index-TTS(付费,声音克隆)

💡 新用户福利:完全免费方案(Ollama + 本地 ComfyUI)零成本体验

开源协议: Apache-2.0


🎯 总结

Pixelle-Video 是一个定位清晰的视频生成流水线编排工具。它擅长将分散的 AI 原子能力整合为完整的自动化视频生产流程,适合有自动化视频创作需求的用户。

推荐指数: ⭐⭐⭐⭐⭐(满分5星)

适合人群: 自媒体创作者、企业营销团队、教育培训从业者、技术爱好者

立即体验: Pixelle-Video 官网

GitHub 仓库: AIDC-AI/Pixelle-Video


数据截至 2026-06-08,Stars 数据来源 GitHub 实时统计。