Pixelle-Video 自定义素材功能三步出片：上传照片，AI 写好文案再配音
【免费下载链接】Pixelle-Video🚀 AI 全自动短视频引擎 | AI Fully Automated Short Video Engine项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video
Pixelle-Video 是一个 AI 全自动短视频引擎，它的"自定义素材"流程让你直接上传自己的照片和视频，AI 分析素材内容后自动配脚本、配语音，一条竖屏短视频就能出片，省掉手写文案的环节。
什么时候用得上自定义素材
假设你经营一家宠物店，手上有十几张店里拍摄的照片和一段 20 秒的视频。传统做法是先写脚本、再找配图、再录配音，一套下来要大半天。而自定义素材功能反过来：素材已经在手，AI 负责读懂这些素材，把它们组织成 5 个左右分镜的脚本，再由 TTS 生成配音并合成视频。适合有现成素材、想快速产出的自媒体运营、电商展示、活动宣传场景。
第一次出片的最少步骤
先拿到能跑的 Web 界面，再在界面里把素材喂给 AI，最后等出片。
- 克隆仓库并安装依赖：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video，具体版本和依赖要求见安装指南。 - 启动 Web 界面：源码安装用
uv run streamlit run web/app.py，浏览器打开http://localhost:8501；Windows 整合包用户双击start.bat即可。 - 展开「系统配置」面板，填入 LLM 的 API Key，以及图像/视频分析服务（RunningHub 云端 Key 或本地 ComfyUI 地址）之一，点「保存配置」。
- 左侧选择「自定义素材」流程，上传 3-5 张 JPG/PNG 或 MP4 视频，填一句视频意图，例如"宣传宠物店年终特惠，风格温馨"。
- 点击「生成视频」。进度条会依次显示：分析素材、生成脚本、合成语音、合成视频；完成后右侧直接播放，文件保存在
output/目录。
参数与模板变量速查
| 项目 | 取值/说明 |
|---|---|
| 素材格式 | 图片 JPG/PNG/GIF/WebP；视频 MP4/MOV/AVI/MKV/WebM |
| 目标时长 | 15-120 秒滑杆，默认 30 秒，AI 会按素材数量微调 |
| 素材分析服务 | RunningHub（云端）、SelfHost（本地 ComfyUI）、API（VLM 模型）三选一 |
| 视频标题 | 选填，留空则片头不显示标题 |
| 模板变量 | {{ title }}标题、{{ text }}当前分镜文本、{{ image }}当前分镜图片 |
| 内置模板目录 | templates/下按1080x1920、1920x1080、1080x1080三个尺寸分组 |
模板是 HTML+CSS 文件，变量用 Jinja2 语法注入。完整规则见模板开发指南。
进阶调优
- 做法：复制一个
templates/1080x1920/里的.html文件改样式，保存为同目录新文件（如image_my_style.html），再在界面选它。预期效果：新模板立即出现在模板下拉列表，正文字号 48px、行高 1.6 时在 1080x1920 下可读性较好。 - 做法：
body的宽高必须与所选尺寸严格一致（竖屏width: 1080px; height: 1920px）。预期效果：渲染不出现黑边或裁切偏移。 - 做法：给文字加半透明背景条或阴影（如
text-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.6)）。预期效果：素材图颜色复杂时文字依然清晰，不用回头重跑。
新手容易踩的 3 个坑
- 上传了视频素材，却只配置了图片分析能力：SelfHost 模式需要
workflows/selfhost/下同时有analyse_image.json和analyse_video.json，缺一个对应选项就不出现。混合上传时先确认两种分析工作流都在，或者本次只传一种类型。 - 意图写得太空：只写"做个视频"，AI 只能泛泛描述素材。写成"目标人群+想传达的信息+期望风格"三要素，脚本贴合度明显更高。
- 模板里文本太长溢出：一个分镜的
{{ text }}建议控制在 40 字以内，超长内容改用image_long_text.html这类为长文本设计的模板。
现在就可以打开 Web 界面，挑 3 张手头照片跑一次 30 秒竖屏片；想深入看模板与工作流细节，参考快速入门和工作流目录。
【免费下载链接】Pixelle-Video🚀 AI 全自动短视频引擎 | AI Fully Automated Short Video Engine项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
