news 2026/9/2 5:06:54

阿里达摩院开源 AI 自动视频剪辑工具

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
阿里达摩院开源 AI 自动视频剪辑工具

↓ ↓ ↓ ↓

本地文件 文字片段 MP4 + SRT

或用例 转文字 或说话人ID 视频+字幕

三种使用方式方式一: Web 界面(推荐新手)

启动 服务

上传视频或音频文件(或使用内置用例)

点击「识别」按钮,等待 AI 完成语音识别

复制识别结果中所需的文字至右上方,或设置说话人标识

设置偏移与字幕配置(可选)

点击「裁剪」或「裁剪并添加字幕」按钮获得结果

方式二:命令行操作(适合开发者)

# 1. 克隆 源代码

git clone

# 2. 安装 依赖

cd && pip -r ./.txt

# 3. 添加视频进行识别

/.py --stage 1 \

--file /2022云栖大会_片段.mp4 \

-- ./

# .// 目录下将输出识别结果和 .srt 字幕文件

# 4. 裁剪命令

/.py --stage 2 \

--file /2022云栖大会_片段.mp4 \

-- ./ \

我们将它与乡村振兴相融合, 动用我们具备的设计能力, 使之结合起来, 借助我们所拥有的设计本事。

-- 0 \

-- 100 \

-- './/res.mp4'

方式三:集成到自动化流水线

借助经由脚本调用而来的 API, 把它一体化于视频处理流水线当中, 达成批量的自动剪辑工作!

四、应用前景与未来价值1. 五大应用场景

场景

具体应用

------

---------

**会议录像处理**

从一小时会议录像中,按文字内容或发言人快速提取关键决策片段

**播客/访谈剪辑**

多人对话场景下,按说话人 ID 自动提取各人发言片段

**教育培训**

从长课程视频中按知识点关键词裁剪短片段,制作教学素材

**内容创作**

将长视频中的金句快速裁剪为短视频素材,用于社交媒体分发

**媒体采编**

从采访录像中快速提取受访者特定言论,用于新闻报道

2. 核心优势分析

全然开源且免费, 不存在时长限制, 不存在功能限定, 不存在订阅费用, 在本地进行部署时数据不会超出区域范围。

以阿里通义实验室所拥有的模型为根据, 在中文识别方面处于领先地位, 其中文ASR准确率在业内占据领先位置。

以下是一种改写方式: 视频剪辑交互方式要彻底改变, 文本驱动范式会把视频剪辑从时间轴操作进行降维, 使它变为文本选择。

说话人识别, 在多人对话场景当中的话, 是能够按照人来进行裁剪的, 而这呢, 是属于大多数剪辑工具没有的那种能力。

说到隐私安全, 是采用本地部署方式, 视频数据不会上传至云端, 这种情况适合对数据安全有着较高要求的的政府这些场景, 也适合企业等场景。

3. 未来价值

代表了视频剪辑领域一个重要趋势, 即从手动时间轴操作转变为AI驱动的语义级剪辑。随着语音识别技术不断进步, 以及大模型能力融入, 未来这类工具能够理解视频内容语义, 实现更智能剪辑, 例如“提取所有讨论财务数据的部分”, 或者“去掉所有寒暄环节”。

存在于AI工具链里, 将“AI驱动视频内容裁剪”这一空白给填补了。在此之前所推荐的工具涵盖了数据采集, 代码开发, 流程编排也就是n8n, 以及浏览器自动化等环节, 然而在视频内容处理方面始终欠缺一个开源的、本地化的、由AI驱动的解决方案。恰恰就将这一环进行了补充完善。

五、与前13轮推荐工具的关系

轮次

工具

定位

与 的关系

------

------

------

------------------

第1批

Coze Skill

能力变现

可作为 Coze 技能中的视频处理能力

第2批

n8n

流程编排

n8n 可调用 实现视频剪辑自动化流水线

第3批

会议记录

记录会议文字, 裁剪会议视频片段

第5批

数据采集

采集网页数据, 处理视频数据

第10批

语音合成

合成语音, 识别并裁剪语音

第11批

浏览器自动化

互补: 操作网页, 处理视频

第12批

AI模型聚合

可作为 的上层交互入口

第13批

MaxKB

知识库问答

MaxKB 管理文档知识, 处理视频知识

进行这样的定位: 视频剪辑领域存在自动化这一层面, 它能够把视频从那种“必须借助专业软件依靠手动来剪辑”成功转变为“只是选择文字就能够实现剪辑操作的状态”, 进而填补工具链里由 AI 驱动的视频内容裁剪方面所产生的空白。

六、快速上手指南环境要求

3.8+

(系统安装)

GPU(推荐,提升识别速度;CPU 也可运行)

三步启动

# 第一步:克隆代码

git clone

cd

# 第二步:安装依赖

pip -r ./.txt

# 第三步:启动 界面

/.py --stage 'demo'

# 浏览器打开显示的本地地址即可使用

使用技巧

当视频之中包含着大量的专业术语或者是人名的时候, 可以通过提前去设置热度颇高的词汇, 从而能够在很大程度上提升识别的准确程度。

借着偏移量, 通过“--”以及“--”这两个参数, 能够对裁剪的起始点与终止点进行细微调整, 以此防止把词语截断。

可通过命令行模式, 编写 Shell 脚本来进行批量处理, 此脚本能够对多个视频文件予以批量处理。

进行字幕复用的时候, 在识别阶段所生成的SRT字幕文件, 能单独被用于别的视频编辑软件里面, 是这样的情况。

七、总结

它是一款视频剪辑工具, 来自顶级AI实验室, 也就是阿里达摩院, 并且是完全开源的。它运用AI语音识别技术, 把视频剪辑从复杂的时间轴操作, 简化成了简单的文本选择。对于那些需要频繁处理视频内容的人, 像内容创作者、教育工作者、媒体采编人员而言, 这是一个实用工具, 能显著提升效率。它具有完全开源、本地部署、中文识别领先这三大优势, 所以成为了AI工具链中不可或缺的视频处理层。

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