★ FEATURED ARTICLE FireRed-OpenStoryline快速上手教程:5步从零跑通你的第一条AI剪辑视频【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AI 视频剪辑 Agent智能剪辑代理装好之后你只需用自然语言描述剪辑目标它就能自动完成素材搜索、脚本撰写、配乐与配音、时间线组织到成片渲染的全流程。本文是一份面向新手的完整快速上手指南带你按 5 个步骤——克隆仓库 → 配置 API Key → 启动服务 → 剪出第一条视频 → 精修并保存剪辑技能——在当天就跑通你的第一条 AI 剪辑视频。FireRed-OpenStoryline 怎么用从环境到成片的 5 个步骤整个流程一览预计总耗时 20 分钟内步骤做什么预计耗时1️⃣ 克隆仓库、装环境一条命令搞定依赖与模型资源5–10 分钟2️⃣ 配置 API Key填好 4 组模型密钥5 分钟3️⃣ 启动 AI 剪辑服务Web 界面或命令行二选一1 分钟4️⃣ 一句话剪出第一条视频有素材/无素材两种开场方式5–15 分钟5️⃣ 对话式精修与保存 Skill改一句重做一步风格可复刻5 分钟 环境要求Python ≥ 3.11。一键安装脚本仅支持 Linux 与 macOSWindows 的手动安装方法见 README_zh.md。第一步克隆仓库并一键安装环境先把项目克隆到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FireRed-OpenStoryline cd FireRed-OpenStoryline创建并激活 Python 3.11 虚拟环境推荐 Condaconda create -n storyline python3.11 conda activate storyline在 Linux / macOS 上运行一键环境构建脚本它会自动下载镜头分割模型等资源并安装全部依赖sh build_env.sh该脚本等价于依次执行 download.sh 和pip install -r requirements.txt。如果你偏好手动分步安装./download.sh pip install -r requirements.txtWindows 用户需要手动下载并解压模型包与资源包具体步骤见 README_zh.md 的安装章节。想更省事用 Docker 一键部署跳过整个环境搭建docker pull openstoryline/openstoryline:v1.0.1 docker run -v $(pwd)/config.toml:/app/config.toml \ -v $(pwd)/outputs:/app/outputs \ -p 7860:7860 \ openstoryline/openstoryline:v1.0.1启动后直接访问http://127.0.0.1:7860即可打开网页剪辑界面。镜像定义见 Dockerfile。第二步配置 API Key新手最常卡住的一步AI 剪辑的大脑依赖大模型服务所以要先配置密钥。打开主配置文件 config.toml需要填写 4 组信息配置段用途是否需要[llm]语言模型写脚本、理解意图、规划流程必填[vlm]视觉理解模型看懂画面里发生了什么必填[search_media]Pexels 密钥无素材时自动联网搜片下载没素材时必填[generate_voiceover]TTS 配音MiniMax / bytedance 等可选各大平台如 DeepSeek、智谱 GLM、阿里云百炼 Qwen3-VL、MiniMax的申请入口、模型名称与 Base URL 对照表都整理在 API-Key 配置指南 中照抄填入即可。 新手建议先只配 LLM VLM Pexels 三项就能跑通完整流程TTS 配音和 AI 转场属于进阶项AI 转场按片段计费、成本较高留空不影响出片。第三步启动 AI 剪辑服务Web / 命令行两种方式FireRed-OpenStoryline 采用双进程架构MCP 服务器工具编排层对话界面Web 或 CLI。1️⃣ 启动 MCP 服务器MacOS / LinuxPYTHONPATHsrc python -m open_storyline.mcp.serverWindows 用户改为$env:PYTHONPATHsrc; python -m open_storyline.mcp.server2️⃣ 再开一个终端启动对话界面两种方式任选其一 Web 界面推荐可上传素材、可视化观察每一步uvicorn agent_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 7860然后浏览器打开http://127.0.0.1:7860。 命令行界面cli.pypython cli.pyLinux / macOS 上也可以直接运行./run.sh一条命令同时拉起两个进程注意它默认监听0.0.0.0请仅在可信网络中使用。 想深入了解内部机制MCP 服务入口在 src/open_storyline/mcp/server.py内置的 16 个剪辑节点素材加载、镜头拆分、视觉理解、脚本生成、配乐选择、时间线规划、视频渲染等都在 src/open_storyline/nodes/core_nodes/ 目录中。第四步用一句话剪出你的第一条视频界面打开后有两种开场方式方式一你有自己的素材 点击对话框左侧的文件上传按钮选择你的图片/视频然后写下剪辑目标例如用我的素材剪一条新年全家欢 vlog节奏轻快方式二没有素材直接描述主题️帮我剪一个夏日海滩旅行 vlog阳光、清爽、欢快Agent 会自动执行完整的 AI 剪辑链路通过 Pexels 联网搜索并下载符合主题的素材用 TransNetV2 模型对视频做镜头级拆分逐帧抽帧做视觉理解弄清每段画面内容结合画面与情绪生成脚本与旁白推荐 BGM 与字体并按鼓点智能卡点组织时间线渲染出成片整个过程每一步的工具调用都能在侧边栏看到透明可追溯。最终视频保存在outputs/目录见 config.toml 中的outputs_dir配置。第五步对话式精修并把风格保存成剪辑 Skill这是 FireRed-OpenStoryline 最亮眼的地方——任意阶段都能用一句话干预、局部重做无需从头再来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。Agent 会自动定位到需要重跑的步骤并只重做那一步。如果方向完全跑偏可以点中止按钮停止或直接按 Enter 发送新指令已完成的进度不会丢失。打磨出满意成片后可以让 Agent一键把剪辑逻辑节奏、色调、转场习惯保存为专属剪辑 Skill。下次剪类似内容只需换掉素材、指定调用这个 Skill即可快速复刻同款风格实现批量生产。想进一步解锁商用级效果自建 BGM 库、字体库、文案模板库请参考 使用教程 中的高级使用教程。AI 视频剪辑常见问题速查Windows 下 Conda 激活被禁止执行在 PowerShell 运行Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser后重试。端口冲突把 config.toml 中[local_mcp_server]的port换成任意空闲端口即可。风格不符合预期直接再用一句话描述修改也可以提供参考文本做少样本仿写如模仿我发朋友圈的语气。素材版权联网素材来自 Pexels 平台请遵循其许可协议使用。更多排查方法见 常见问题 FAQ。延伸阅读README_zh.md项目介绍、核心特性与演示案例使用教程 guide.md常见用例、仿写、移动端使用与高级元素库API-Key 配置指南 api-key.md各模型申请与配置详解常见问题 faq.md环境安装排错prompts/tasks/内置各剪辑环节脚本生成、配乐选择、镜头分组等的提示词模板【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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