要在自己的电脑上搭建一个能够自动生成视频文案、创建视频并添加配音字幕的AI系统，可以按照以下步骤操作：
一、硬件要求
建议配置：NVIDIA显卡(至少8GB显存)、16GB以上内存、足够存储空间
操作系统：Windows/Linux/macOS均可
二、软件组件准备
1. 文案生成部分
大型语言模型：可本地运行的模型如：
Llama 2/3 (7B/13B参数版本)
Mistral 7B
使用工具：Ollama、LM Studio或Text-generation-webui
2. 视频生成部分
文本转视频模型：
Stable Video Diffusion (稳定性AI)
Runway ML (本地版)
Zeroscope (开源选项)
3. 配音部分
文本转语音(TTS)：
Coqui TTS (开源)
Tortoise TTS
Bark (声音质量较好)
4....
一、硬件要求
建议配置：NVIDIA显卡(至少8GB显存)、16GB以上内存、足够存储空间
操作系统：Windows/Linux/macOS均可
二、软件组件准备
1. 文案生成部分
大型语言模型：可本地运行的模型如：
Llama 2/3 (7B/13B参数版本)
Mistral 7B
使用工具：Ollama、LM Studio或Text-generation-webui
2. 视频生成部分
文本转视频模型：
Stable Video Diffusion (稳定性AI)
Runway ML (本地版)
Zeroscope (开源选项)
3. 配音部分
文本转语音(TTS)：
Coqui TTS (开源)
Tortoise TTS
Bark (声音质量较好)
4....
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要在自己的电脑上搭建一个能够自动生成视频文案、创建视频并添加配音字幕的AI系统，可以按照以下步骤操作：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama2
cd stablediffusion
pip install -r requirements.txt
# 伪代码示例 def generate_video(keyword):
# 1. 生成文案
script = llm_generate(f"生成关于{keyword}的短视频文案")
# 2. 生成视频
video = svd_generate(script) #
3. 生成配音
audio = tts_generate(script) #
4. 合并音视频
final_video = combine(video, audio)
# 5. 生成字幕
subtitles = whisper_generate(audio) add_subtitles(final_video, subtitles)
return final_video
一、硬件要求
- 建议配置：NVIDIA显卡(至少8GB显存)、16GB以上内存、足够存储空间
- 操作系统：Windows/Linux/macOS均可
二、软件组件准备
1. 文案生成部分
- 大型语言模型：可本地运行的模型如：
- Llama 2/3 (7B/13B参数版本)
- Mistral 7B
- 使用工具：Ollama、LM Studio或Text-generation-webui
2. 视频生成部分
- 文本转视频模型：
- Stable Video Diffusion (稳定性AI)
- Runway ML (本地版)
- Zeroscope (开源选项)
3. 配音部分
- 文本转语音(TTS)：
- Coqui TTS (开源)
- Tortoise TTS
- Bark (声音质量较好)
4. 字幕生成
- 语音识别(ASR)：
- Whisper (OpenAI开源模型)
- Vosk (离线选项)
三、安装步骤
- 安装基础环境：
- Python 3.8+
- PyTorch (带CUDA支持)
- FFmpeg (视频处理)
- 设置文案生成：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama2
- 安装视频生成：
cd stablediffusion
pip install -r requirements.txt
- 设置TTS和ASR：
pip install TTS
pip install openai-whisper四、系统集成
创建Python脚本将各组件连接起来：# 伪代码示例 def generate_video(keyword):
# 1. 生成文案
script = llm_generate(f"生成关于{keyword}的短视频文案")
# 2. 生成视频
video = svd_generate(script) #
3. 生成配音
audio = tts_generate(script) #
4. 合并音视频
final_video = combine(video, audio)
# 5. 生成字幕
subtitles = whisper_generate(audio) add_subtitles(final_video, subtitles)
return final_video
五、简化方案
如果上述方案太复杂，可以考虑这些一体化解决方案：
- ComfyUI + 相关插件：图形化界面管理AI视频生成流程
- AutoCut：基于字幕自动剪辑视频
- HeyGen或Synthesia的本地替代方案
六、注意事项
- 模型文件较大(通常几个GB到几十GB)，确保有足够存储空间
- 首次运行需要下载模型，可能耗时较长
- 高端显卡(如RTX 3090/4090)会有更好性能
- 可考虑使用KoboldAI、Oobabooga等整合包简化安装
这个方案需要一定的技术基础，如果遇到困难可以从单一组件开始逐步搭建。随着AI技术的发展，未来可能会出现更简单的本地视频生成解决方案。