FireRed-OpenStoryline完全指南:对话式AI视频剪辑如何一句话生成专业级成片【免费下载链接】FireRed-OpenStorylineFireRed-OpenStoryline is an AI video editing agent that transforms manual editing into intention-driven directing through natural language interaction, LLM-powered planning, and precise tool orchestration. It facilitates transparent, human-in-the-loop creation with reusable Style Skills for consistent, professional storytelling.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FireRed-OpenStorylineFireRed-OpenStoryline是一款开源的对话式AI视频剪辑Agent它把复杂的视频创作变成自然对话只需一句自然语言指令就能自动完成素材搜索、镜头拆分、故事线策划、旁白、字幕、配乐与渲染一句话生成专业级成片。本文将从安装、部署到进阶使用带你用最少的步骤上手这款 AI 剪辑工具。✨ 为什么说它能一句话出片传统视频剪辑要手动完成拆镜头、排故事、写文案、压字幕、选音乐、卡节奏。而 FireRed-OpenStoryline 把这些环节交给 LLM 驱动的规划与精准的工具编排你只需用一句话表达导演意图智能素材搜索没有素材时自动在线检索并下载符合主题的图片/视频基于 Pexels API✍️智能文案生成结合主题、画面理解与情绪识别自动生成故事线和旁白内置 Few-shot 仿写复刻任意文风音乐/配音/字体推荐支持导入私有歌单按内容与情绪自动推荐 BGM 并智能卡点一句克制一点像纪录片旁白即可匹配合适的配音与字体对话式精修删减、替换、重组片段改字幕文案调字体颜色/描边/位置——全部用自然语言完成⚡剪辑技能沉淀一键保存完整剪辑逻辑为专属Editing Skill下次换素材即可复刻同款风格适合批量生产 剪辑流程是怎么跑通的Agent 内部由一组协作的节点组成源码见 src/open_storyline/nodes/core_nodes/了解流程后你就知道每个环节在哪里调整阶段作用对应源码素材加载 / 在线检索导入本地素材或从 Pexels 自动下载素材load_media.py、search_media.py镜头拆分用 TransNetV2 模型自动检测镜头切换切分为 clipssplit_shots.py素材理解VLM 理解每个片段的内容与情绪understand_clips.py筛选与分组挑选契合主题的片段并分组为叙事段落filter_clips.py、group_clips.py脚本生成为每组写旁白文案并切分字幕generate_script.py旁白合成LLM 推断参数并调用 TTS 生成配音generate_voiceover.pyBGM 选择与卡点分析音乐节拍让视频切换对齐节奏点select_bgm.py时间线规划把视频、旁白、字幕、音乐合成一条时间线plan_timeline.py成片渲染FFmpeg MoviePy 渲染输出最终视频render_video.py各节点的提示词集中在 prompts/tasks/ 目录例如 prompts/tasks/generate_script/zh/system.md 就是脚本生成提示词可自行微调。 三步安装部署最快配置方法环境要求Python ≥ 3.11支持 MacOS / Linux / Windows第一步克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FireRed-OpenStoryline cd FireRed-OpenStoryline第二步创建 Python 环境conda create -n storyline python3.11 conda activate storyline第三步一键安装资源与依赖Linux / macOSsh build_env.shWindows 用户新建resource目录下载 models.zip 与 resource.zip 分别解压到.storyline和resource目录再执行pip install -r requirements.txt依赖清单见 requirements.txt。 配置 API Key需要填哪几项首次运行前需在 config.toml 中填写模型配置共四类[llm]负责规划与文案的主大语言模型[vlm]负责素材理解的多模态模型[search_media]Pexels 密钥用于在线素材检索TTS旁白合成服务密钥各平台的申请入口与完整参数填写方式见官方文档 docs/source/zh/api-key.md使用 Web 界面时也可以直接在侧边栏表单中填写无需改文件。 启动服务生成第一条成片# 终端1启动 MCP 服务器 PYTHONPATHsrc python -m open_storyline.mcp.server # 终端2二选一 python cli.py # 命令行对话界面 uvicorn agent_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 7860 # Web 对话界面启动后在浏览器打开127.0.0.1:7860即可进入对话界面入口文件 agent_fastapi.py、web/index.html。两种开局方式有素材点击对话框左侧上传按钮选择图片/视频再写下目标用我的素材剪一条新年全家欢 vlog节奏轻快。没素材直接描述主题与氛围帮我剪一个夏日海滩旅行 vlog阳光、清爽、欢快。Agent 会自动跑完 搜索 → 理解 → 文案 → 配音 → 渲染 全流程成片输出到outputs/目录。 对话式精修一句话修改即改即得这是它最有魔法感的地方——任意阶段都可以用一句话干预Agent 会定位需要重跑的步骤无需从头开始帮我去掉那个拍摄天空的片段。换一个欢快一点的背景音乐。字幕换成更符合夕阳主题的颜色。模仿我发朋友圈的语气重写文案。另外几个实用操作⏸️随时中断点中止按钮或直接按 Enter 发送新指令已完成的进度不会清空切换语言右上角语言按钮同步切换界面与内部提示词⚡保存 Skill对成片满意后让 Agent 总结剪辑逻辑节奏、色调、转场习惯存为专属 Editing Skill下次更换素材并调用该 Skill即可复刻同款风格️ 进阶私有元素库与技能沉淀开源默认素材受版权限制官方教程 docs/source/zh/guide.md 提供了构建私有元素库的方法自定义音乐库音乐放入resource/bgms/在meta.json中按 场景/曲风/情绪/语言 打标支持 qwen3-omni 自动打标脚本自定义字体库字体放入resource/fonts/在font_info.json中打标自定义文案模板库模板放入resource/script_templates/按主题打标自定义技能库在.storyline/skills/新建文件夹并编写SKILL.md即可封装自己的剪辑工作流两个值得关注的新特性AI 转场生成基于相邻片段首尾画面 自然语言描述自动生成过渡镜头衔接更自然依赖第三方 AIGC 视频生成服务成本较高建议按需开启ASR 口播粗剪自动去除口头禅、语气词与重复表达结合时间戳精准切分适合口播类视频 项目目录结构速览FireRed-OpenStoryline/ ├── src/open_storyline/ # 核心Agent、MCP 服务器、视频处理节点 │ ├── mcp/ # 模型上下文协议服务器 │ ├── nodes/ # 各视频处理节点 │ └── agent.py # Agent 构建 ├── prompts/ # LLM 提示词模板中英双语 ├── docs/ # API Key / 使用教程 / 常见问题 ├── web/ # Web 对话界面 ├── cli.py # 命令行界面 ├── agent_fastapi.py # FastAPI 服务入口 └── config.toml # 主配置文件❓ 常见问题速查Conda 脚本执行被禁止、创建环境报错等环境问题 → docs/source/zh/faq.mdAPI 申请与配置细节 → docs/source/zh/api-key.md完整使用教程与移动端访问方法 → docs/source/zh/guide.md✍️ 写在最后用 FireRed-OpenStoryline视频创作的门槛从学会剪辑软件降到了会说人话说出目标 → AI 规划 → 对话精修 → 技能沉淀。无论是种草视频、旅行 Vlog 还是年终总结只需一句话专业级成片交给它就好。【免费下载链接】FireRed-OpenStorylineFireRed-OpenStoryline is an AI video editing agent that transforms manual editing into intention-driven directing through natural language interaction, LLM-powered planning, and precise tool orchestration. It facilitates transparent, human-in-the-loop creation with reusable Style Skills for consistent, professional storytelling.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FireRed-OpenStoryline创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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