AI Movie Clip

你是否遇到过这样的问题？

• 有一段原始素材，想快速生成一条适合抖音或小红书发布的短视频，但剪辑耗时；
• 需要为产品宣传生成带解说、字幕和特效的短片，却依赖专业工具和人力；
• 希望批量处理上百个视频，但手动操作效率低下。

AI Movie Clip 是一个基于AI的自动化视频剪辑框架，能够根据用户需求，自动分析视频内容并生成风格化、结构完整的编辑成品。

它不是封闭的“一键成片”工具，而是一个开放、可定制、支持二次开发的系统，适用于内容创作者、开发者和企业级应用。

核心定位：不只是剪辑，更是“智能视频流水线”

AI Movie Clip 的目标不是替代专业剪辑软件，而是解决重复性高、规则明确、对效率要求强的视频生成任务。

它的核心能力可以概括为：

输入原始视频 + 用户意图 → 输出结构化、风格化、可发布的视频

整个流程由 AI 驱动，涵盖内容理解、结构规划、素材生成、特效添加和最终合成。

五大功能特性，覆盖完整剪辑链路

1. 🎬 视频自动分析（CV + ML）

系统使用计算机视觉与机器学习模型，自动提取视频关键信息：

• 场景变化检测（Scene Cut Detection）
• 主体识别（人物、物体、文字）
• 音频特征分析（语音、背景音、静音段）
• 节奏与情绪判断（用于匹配剪辑节奏）

分析结果可用于后续智能裁剪、重点片段提取和模板匹配。

2. 🎨 多样化剪辑模板

内置多种预设模板，适配不同平台与用途：

模板基于 Jinja2 动态渲染，支持变量注入（如产品名、价格、功能点），实现个性化输出。

3. 🤖 AI 内容生成能力集成

系统集成了多模态 AI 能力，可在剪辑过程中自动生成补充内容：

• 文本生成：用 DashScope 或 OpenAI 生成标题、描述、字幕
• 语音合成：TTS 生成旁白解说
• 图像生成：AI 绘图补充背景或插图（可选）

这些能力通过统一接口调用，无缝嵌入剪辑流程。

4. 🎭 特效与转场支持

提供丰富的视觉增强功能：

• 常见转场动画：淡入淡出、滑动、缩放、翻页
• 动态字幕：自动同步语音与文字，支持样式定制
• 滤镜与调色：基础色彩校正与风格化滤镜

所有效果均可通过配置文件启用或关闭。

5. 🚀 API 服务与批处理支持

系统提供基于 FastAPI 的 REST 接口，支持：

• 视频上传与异步处理
• 批量任务队列
• 处理进度查询
• 结果回调通知

便于集成到现有内容管理系统或自动化工作流中。

架构设计：模块化清晰，易于扩展

AI Movie Clip 采用分层架构设计，项目结构清晰，便于维护与二次开发：

Ai-movie-clip/
├── core/                  
│   ├── orchestrator/     # 工作流编排：协调分析、生成、剪辑流程
│   ├── analyzer/         # 视频分析模块
│   ├── ai/              # AI 模型调用封装
│   ├── clipeffects/     # 视频特效实现
│   ├── cliptransition/  # 转场逻辑
│   ├── clipgenerate/    # AI 内容生成流程
│   └── cliptemplate/    # 模板引擎与渲染
├── templates/           # Jinja2 模板文件（可自定义）
├── config/             # 配置管理
├── main.py            # CLI 入口
├── app.py             # FastAPI 服务入口
└── requirements.txt   # 依赖列表

这种设计使得每个模块职责明确，开发者可轻松替换或扩展特定功能。

快速上手：三步启动

1. 环境准备

• Python 3.8+
• FFmpeg（视频处理核心依赖）
• CUDA（可选，用于 GPU 加速 AI 模型）

2. 安装与配置

# 克隆项目
git clone https://github.com/LumingMelody/Ai-movie-clip.git
cd Ai-movie-clip

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env

编辑 .env 文件，填入以下密钥：

# AI 模型 API
DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_key

# 阿里云 OSS 存储（用于文件上传/下载）
OSS_ACCESS_KEY_ID=your_oss_id
OSS_ACCESS_KEY_SECRET=your_oss_secret
OSS_BUCKET_NAME=your_bucket

密钥获取地址：

• DashScope 控制台
• OpenAI 平台
• 阿里云 OSS 控制台

使用方式：CLI 与 API 两种模式

方式一：命令行工具（CLI）

适合本地调试与单任务处理：

# 分析视频内容
python main.py analyze video.mp4 --output analysis.json

# 自动生成30秒剪辑，使用“抖音风”模板
python main.py edit video.mp4 --duration 30 --style "抖音风"

# 查看所有命令
python main.py --help

方式二：Web API 服务

适合集成到系统或批量处理：

# 启动服务
uvicorn app:app --reload
# 或
python app.py

访问 http://localhost:8000/docs 查看交互式 API 文档（Swagger UI）。

示例：调用分析接口

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:8000/analyze",
    files={"file": open("video.mp4", "rb")},
    data={"duration": 30}
)
print(response.json())

示例：生成剪辑视频

response = requests.post(
    "http://localhost:8000/edit",
    json={
        "video_path": "path/to/video.mp4",
        "template": "douyin",
        "duration": 30
    }
)

高级功能：支持深度定制

1. 自定义模板

在 templates/ 目录下创建新模板文件，例如：

{# templates/custom/product_promo.j2 #}
产品名称：{{ product_name }}
核心卖点：{{ features }}
限时价格：{{ price }}元

在调用时指定模板名称即可生效。

2. 扩展 AI 模型

在 core/ai/ai_model_caller.py 中添加新模型支持：

def call_custom_model(prompt):
    # 实现你的模型调用逻辑
    pass

支持对接私有部署模型或新服务商。

常见问题解答

Q: 如何处理大视频文件？
A: 系统支持分片处理，可在 config.yaml 中设置最大分片大小，避免内存溢出。

Q: 支持哪些视频格式？
A: 支持 MP4、AVI、MOV、MKV 等主流格式，底层依赖 FFmpeg，兼容性强。

Q: 如何提升处理速度？
A: 启用 GPU 加速（需安装 CUDA），或调整配置中的并发参数以提高吞吐量。

Q: 是否支持本地存储？
A: 默认使用阿里云 OSS，但可通过修改 core/storage.py 接入本地路径或其他对象存储。