本地AI剪辑工具部署指南:零基础搭建智能视频处理系统
【免费下载链接】FunClipOpen-source, accurate and easy-to-use video clipping tool, LLM based AI clipping intergrated || 开源、精准、方便的视频切片工具,集成了大语言模型AI智能剪辑功能项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip
本地部署智能剪辑工具,让视频处理更高效。本文将带你通过环境预检、核心部署、功能激活和实战演练四个阶段,完成FunClip的安装与配置,轻松拥有强大的本地AI视频剪辑能力。
验证系统兼容性:环境预检阶段
在开始部署之前,先确保你的系统满足运行FunClip的基本要求。
📌 最低配置 • 处理器:4核以上 • 内存:8GB RAM • 存储空间:≥20GB必备软件检查清单:
- Python 3.7或更高版本
- Git客户端
- 网络连接(用于下载模型和依赖)
📌 高级用户配置
自定义模型路径:`export MODEL_PATH=/your/custom/path`完成软件检查后,在终端输入python --version和git --version,若均返回版本信息则进入下一步。
💡 经验小结:提前更新系统软件包可减少后续问题。
构建核心组件:核心部署阶段
获取项目源码
打开终端,执行以下命令克隆项目到本地:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip cd FunClip工具包装配
在项目目录下运行依赖安装命令:
pip install -r requirements.txt当终端显示安装进度条时,耐心等待依赖包下载安装完成。
配置辅助工具
根据你的操作系统,选择对应的安装方式:
Ubuntu系统:
sudo apt-get update && sudo apt-get install ffmpeg imagemagick sudo sed -i 's/none/read write/g' /etc/ImageMagick-6/policy.xmlMacOS系统:
brew install ffmpeg imagemagickWindows系统:需要手动下载ImageMagick并配置环境变量,确保系统能够识别相关命令。
若网络环境受限,可选择离线安装包→[联系项目维护者获取]
完成后在终端输入ffmpeg -version,若返回版本号则配置成功。
💡 经验小结:Windows用户需注意环境变量配置是否生效。
激活功能模块:功能激活阶段
字体资源配置
执行字体下载命令,确保字幕显示效果:
wget https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ClipVideo/STHeitiMedium.ttc -O font/STHeitiMedium.ttc📌 字体手动安装选项
若wget命令失败,可手动下载字体文件并放置到项目font目录下模型初始化
首次运行时,系统会自动下载所需的ASR模型文件。这个过程可能需要几分钟时间,请保持网络连接稳定。
💡 经验小结:模型文件较大,建议在网络稳定时进行初始化。
运行与验证:实战演练阶段
启动应用服务
在项目目录下执行启动命令:
python funclip/launch.py当终端显示"Running on http://localhost:7860"时,打开浏览器访问该地址。
功能模块速查表
- 视频/音频文件上传:左侧功能区上传按钮
- 热词定制化配置:识别设置面板中的热词输入框
- 语音识别启动:"识别"或"识别+区分说话人"按钮
- LLM模型选择:右侧智能区模型下拉菜单
- 剪辑操作:"裁剪"或"裁剪并添加字幕"按钮
AI智能剪辑体验
- 在识别之后选择LLM模型,配置相应APIKey
- 按需调整Prompt或使用默认Prompt
- 点击LLM推理,获取结果后点击LLM智能裁剪
📌 LLM模型配置详解
- GPT模型:需配置OpenAI APIKey - 通义千问:需配置阿里云百炼Key - 其他模型:根据模型要求配置相应参数完成以上步骤后,你已成功搭建本地AI视频剪辑工作站。开始体验智能剪辑带来的高效视频处理吧!
💡 经验小结:多尝试不同模型和Prompt设置,获得最佳剪辑效果。
【免费下载链接】FunClipOpen-source, accurate and easy-to-use video clipping tool, LLM based AI clipping intergrated || 开源、精准、方便的视频切片工具,集成了大语言模型AI智能剪辑功能项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考