一键将文章转换为引人入胜的视频内容!
URL2VideoStudio 是一个创新的自动化视频生成工具,能够将任意文章智能转化为生动有趣的对话视频。本项目参考 NotebookLlama,通过先进的 AI 技术,实现从文本到视频的全流程自动化制作。
- 🤖 智能内容理解 - 自动提取文章精华,深度理解文章主旨
- 🎭 多角色对话 - AI 驱动的对话生成,让内容更生动有趣
- 🔍 智能素材匹配 - 基于语义的视频素材智能匹配
- 🗣️ AI 语音合成 - 自然流畅的多角色配音系统
- 🎥 专业视频制作 - 自动剪辑与合成,打造精致视频内容
- 📰 新闻资讯视频化 - 快速将热点新闻转化为短视频
- 📚 文章内容可视化 - 让文章内容更具表现力
- 🎤 播客内容制作 - 自动生成对话式播客
- 📱 短视频内容生产 - 批量生产优质短视频
- 🎮 游戏资讯转视频 - 游戏攻略、新闻的视频化呈现
- 后端框架: FastAPI
- 前端界面: Streamlit
- AI 服务: OpenAI GPT API
- 语音合成: Tongyi TTS
- 视频处理: FFmpeg
- 数据存储: SQLite
- Python 3.10+
- FFmpeg
- ImageMagick
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/chenwr727/URL2VideoStudio.git
cd URL2VideoStudio
- 创建并激活 conda 环境:
conda create -n url2video python=3.10
conda activate url2video
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
conda install -c conda-forge ffmpeg
- 复制配置模板:
copy config-template.toml config.toml
- 编辑
config.toml
,配置以下必要参数:
- OpenAI API 密钥
- Tongyi TTS 服务密钥
- Pexels API 密钥
- 其他可选配置
URL2VideoStudio/
├── api/ # API接口模块
│ ├── crud.py # 数据库操作
│ ├── database.py # 数据库配置
│ ├── models.py # 数据模型
│ ├── router.py # 路由定义
│ └── service.py # 业务逻辑
├── schemas/ # 数据模型定义
│ ├── config.py # 配置模型
│ ├── task.py # 任务模型
│ └── video.py # 视频模型
├── services/ # 外部服务集成
│ ├── llm.py # LLM服务
│ ├── pexels.py # 视频素材服务
│ ├── tts.py # 语音合成服务
│ └── video.py # 视频处理服务
├── utils/ # 工具模块
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── log.py # 日志工具
│ ├── subtitle.py # 字幕处理
│ ├── text.py # 文本处理
│ └── video.py # 视频工具
└── web.py # Web界面入口
- 启动服务:
python app.py
- 启动Web界面:
streamlit run web.py --server.port 8000
处理单个URL:
python main.py https://example.com/article
注意:以下示例视频经过剪辑压缩,仅展示部分效果。完整视频可通过点击标题查看原文后自行生成。
11.mp4 |
12.mp4 |
14.mp4 |
欢迎贡献代码!请参考以下步骤:
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature
) - 提交更改 (
git commit -m 'Add amazing feature'
) - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature
) - 提交 Pull Request
本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件
- NotebookLlama - 项目灵感来源
- 所有贡献者和用户