一条长视频变10条爆款短视频，开源免费无水印

🚀 什么是 short-video-maker？

如果你也有这样的痛点：录了一条 2 小时的播客、访谈或课程，剪到一半发现手动挑高光、剪片段、加字幕、转竖屏太耗时，一条长视频能拆出来的"爆款"内容根本不够发。

short-video-maker 就是为了解决这个问题而生——一个免费开源**（MIT 协议）、纯本地运行的 YouTube 长视频 → 9:16 爆款短视频 生成器。你只需要丢入一条 YouTube 链接（不限时长），它就能帮你：自动检测最有潜力的爆款片段、自动加字幕、自动翻译、自动配解说、自动裁成竖屏，全程无水印导出。

它是目前开源圈里，对标 OpusClip、Vidyo.ai 这类收费 SaaS 的"免费平替"，核心卖点一句话：把云端收费工具的活儿，搬到你本机、用免费的方式跑通。

✨ 核心功能一览

功能	说明
智能高光检测	用 LLM 按"爆款框架"给片段打分（0–100），自动挑出最有潜力的片段
AI 开场 Hook	可选在片段开头生成一段"上下文感"的 AI 开场钩子，提升完播率
字幕 + 翻译 + 解说	faster-whisper 本地转写带时间轴，自动配字幕、可翻译、可加配音
一键竖屏输出	默认 9:16 竖屏，直接对齐 TikTok / Reels / YouTube Shorts
CLI + Web + API 三形态	命令行、本地网页、API 三种方式都能接进你自己的项目
无水印、开源免费	MIT 协议、本地运行、无 SaaS 水印，成本只花 LLM API

一句话概括："一条长视频 → N 条竖屏爆款短视频"，从挑选到成品全托管。

🛠️ 快速上手：5 分钟跑通

安装 / 注册

它不需要注册、没有 SaaS 门槛，本地装完就能用：

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/mushigaite/short-video-maker.git
cd short-video-maker

# 2. 建虚拟环境并激活（Windows）
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# 3. 装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. 配置 .env（选一个 LLM 提供方 + 填 key）
# LLM_PROVIDER=openai
# OPENAI_API_KEY=你的key
# OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
# LOCAL_WHISPER_MODEL=base   # tiny/base/small/medium/large-v3
# LOCAL_WHISPER_DEVICE=auto   # auto/cpu/cuda

选型小贴士：Gemini 有免费每日额度、OpenAI 收费、MuAPI 按量付费无订阅。预算紧就先上 Gemini。

核心代码示例

基本用法就一行——丢进 YouTube 链接：

python main.py "https://www.youtube.com/watch?v=video_id"

出片默认落在 output 文件夹。想要更细的控制，用参数：

python main.py "https://www.youtube.com/watch?v=video_id" \
      --n 3 \
      --ratio 9:16 \
      --resolution 1080

也支持本地视频文件（不只是 YouTube），还指定中文转写：

python main.py "/Users/Admin/Folder/video.mp4" \
      --n 4 \
      --ratio 9:16 \
      --resolution 720 \
      --language zh

常用参数速查

参数	默认	说明
`--n`	3	生成几条短片
`--ratio`	9:16	竖屏/正方形/横屏
`--resolution`	720	源视频下载分辨率 360/480/720/1080
`--language`	auto	指定 Whisper 语言（如 `zh`、`en`）
`--no-hook`	关	关闭 AI 开场 Hook

网页版

不想敲命令行？起个本地 Web：

python3 server.py
cd web && python3 -m http.server 8000
# 浏览器打开 http://localhost:8000/shorts-generator-ui.html

网页版能一次排队上传多支视频、可视化调参数，LLM key 仍然在 .env 配。

⚙️ 工作原理：7 步流水线

short-video-maker 把"挑高光"这件最难的事交给 LLM，把"剪"交给本地引擎，整个流程分成 7 步，全部跑在本机：

下载（Download）：从 YouTube 抓取源视频，或直接吃本地文件路径。
转写（Transcribe）：faster-whisper 在本机生成带时间轴的文字稿（这一步不依赖你选哪个 LLM）。
识别内容类型：LLM 判断视频类型（播客/访谈/教程/Vlog）和节奏，让"高光提示词"按内容风格调参。
爆款打分（Highlight Ranking）：LLM 用一套"爆款框架"扫描转写文本——钩子时刻、情绪峰值、观点炸弹、反转、冲突、金句、故事高潮、实用价值——输出 0–100 分的候选片段。
去重（Dedupe）：把重叠的候选片段按分数归并。
Top-N 精选：挑出前 --n 名。
自动裁切（Auto-crop）：把每个高光渲染成指定画幅的竖屏短片，除非加了 --no-hook，否则会在开头插一段 AI 生成的开场 Hook。

关键设计：转写走本地 whisper，打分走 LLM，剪辑走本地引擎。 你的内容先出本机再交给 LLM，隐私友好，这也是它和"传云端"的 SaaS 的最大区别。

📊 与竞品对比：本地免费 vs 云端收费

short-video-maker 在 README 里直接把自己定位成 "OpusClip / Vidyo.ai 的免费替代"。那它到底赢在哪？

维度	short-video-maker	云端 SaaS（OpusClip / Vidyo.ai）
协议	MIT 开源	闭源
运行位置	本机、数据不出门	上传云端
免费门槛	免费，仅花 LLM API	订阅/点数计费
导出水印	无水印	免费档常带水印/限额
接入方式	CLI + Web + API 三形态	以 Web 端为主
高光判断	LLM 0–100 分打分	平台黑盒

一句话：同样的"挑高光"能力，它把订阅费、水印、上传风险全砍掉，只让你付 LLM API 的钱。

💡 适用场景

功能演示 1：播客 / 访谈 → 竖屏短剧

一条 60 分钟的访谈，--n 10 一次跑完，出 10 条 9:16 爆款片段，分别对应"钩子时刻 / 观点炸弹 / 反转"。播客主播、知识博主、课程讲师是最高频用户。

功能演示 2：教程 / 课程 → 拆成多条"单知识点"视频

教程类内容天然适合拆：一个长教程拆成 N 条"单知识点"竖屏，配合 --language zh 中文转写，直接投 YouTube Shorts / 抖音 / 视频号。

功能演示 3：已有内容库 → 一键批量复用

配合 Web 版的多视频排队，把你手头的存量视频一次性批量拆成竖屏内容，"一条内容多平台分发"的冷启动成本接近为零。

🎯 总结

免费开源、本地运行：MIT 协议、数据不出门、无水印导出，成本只花 LLM API。
7 步流水线全自动：下载 → 转写 → 识型 → 爆款打分 → 去重 → 精选 → 自动裁切，挑高光这件最难的事交给 LLM。
三形态接入：CLI、本地 Web、API 全都有，能塞进你自己的内容工作流。
定位清晰：它不是"造视频"，而是把存量长视频高效拆成竖屏爆款，是 OpusClip / Vidyo.ai 的自由开源平替。

如果你手里有一堆"录完就没再管"的长视频，又缺时间、缺预算、不想传云端——short-video-maker 值得现在就去 GitHub 拉个仓库试试。

📦 开源地址

项目：mushigaite/short-video-maker
协议：MIT
语言：Python（Python 3.10+）

💰 定价方案

方案	价格	说明
开源本体	免费	MIT 协议，本地运行，无水印
运行成本	仅 LLM API	用 Gemini 可蹭免费额度，OpenAI/MuAPI 按量付费

本文基于 GitHub README（mushigaite/short-video-maker，MIT，⭐209）整理，功能与参数以仓库最新 README 为准。

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