Pixelle-Video 部署指南3 条安装路径、2 个服务端口、1 张验收清单【免费下载链接】Pixelle-Video AI 全自动短视频引擎 | AI Fully Automated Short Video Engine项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-VideoPixelle-Video 是一个 AI 全自动短视频引擎输入主题或文案它调用 LLM、图像/视频生成与 TTS 服务产出可直接发布的短视频。本文按“自检 → 选型 → 实操 → 验收配置 → 排障”的路线覆盖 Windows 一键整合包、源码安装、Docker 三种部署路径。读完你可以独立在自己的机器上完成环境搭建、启动 Web 界面到http://localhost:8501并找到填入 LLM 密钥的配置入口。启动前核对 5 项环境先对照下表判断自己“达标/不达标”再决定走哪条路径检查项达标标准不达标时怎么办Python 版本源码安装需3.11pyproject.toml 中requires-python 3.11是硬约束一键包内置3.11.9无需本地 Python安装 3.11或改走一键包 / Docker 路径操作系统Windows / macOS / Linux三条路径均有对应方案无硬性排除包管理器uvRust 编写的极速 Python 包管理器推荐或 pip没有 uv 时按官方脚本安装或直接用 pip 虚拟环境GPU本地跑 ComfyUI开源的节点式图像/视频生成工作流引擎需 NVIDIA 显卡、显存 ≥6GB无本地显卡就走云端RunningHub 工作流或直连 API网络能访问 LLM API 与图像/视频生成服务国内网络用各路径自带的镜像开关后文分别给出Docker 路径不依赖本地 Python用 Docker 和 docker-compose多容器编排工具替代即可。确认完达标项下面来选路径。对比 3 条路径选定安装方式安装路径适用人群系统要求是否需本地 GPU上手难度Windows 一键整合包大多数 Windows 普通用户win64无需预装 Python / uv / FFmpeg否配云端工作流即可解压后双击即用源码安装uv 或 pip开发者、macOS / Linux 用户Python3.11uv推荐或 pip可选自托管 ComfyUI 才需要约十分钟跑两条命令Docker 部署服务器、多人共用Docker docker-compose可选构建一次后编排启动大多数读者的默认选择Windows 普通用户走一键整合包macOS / Linux 用户走 uv 源码路径服务器部署走 Docker。下面逐条给出每步的最少操作和背后的机制。一键整合包跑起来4 个步骤整合包已预装全部运行时依赖你不需要自行安装 Python、uv 或 FFmpeg。下载到项目 Releases 页下载最新的Pixelle-Video-v*-win64.zip同目录附.sha256校验文件。解压放到不含中文与空格的路径如D:\tools\中文路径会导致脚本编码异常。校验可选PowerShell 执行Get-FileHash Pixelle-Video-v*-win64.zip -Algorithm SHA256与.sha256文件比对确认下载未损坏。启动双击start.bat浏览器自动打开http://localhost:8501。构建产物结构见 packaging/windows/README.mdPixelle-Video-v*-win64/ ├── python/ # 内嵌 Python 发行版3.11.9 ├── tools/ # FFmpeg 等便携工具 ├── Pixelle-Video/ # 项目文件 ├── data/ # 用户数据初始为空 ├── output/ # 视频输出目录初始为空 ├── start.bat # 主启动器 ├── start_api.bat # API 启动器 ├── start_web.bat # Web 启动器 └── README.txt # 用户说明start.bat 背后做了三件事对照模板packaging/windows/templates/start.bat可核对把PYTHON_HOME指向内嵌 Pythonpython\python311并把tools\ffmpeg\bin加入PATH让音视频处理工具开箱即用设置PYTHONPATH与PIXELLE_VIDEO_ROOT为项目目录保证模块导入与资源路径解析不依赖当前工作目录最后执行python -m streamlit run web\app.py失败时窗口暂停显示错误而不是静默关闭。跑起来后能看到什么终端打印Launching Pixelle-Video Web UI...浏览器落地到首页含「⚙️ 系统配置」入口——此时安装已完成只差填密钥。进阶自行重建整合包。开发者可在仓库内执行python packaging/windows/build.py --cn-mirror重新构建--cn-mirror开关让下载阶段切换清华 PyPI 与华为云 Python 镜像加速。构建参数由packaging/windows/config/build_config.yaml控制关键项包括python.version默认3.11.9、ffmpeg.version默认6.1.1、playwright.install_browsers是否预装 HTML 模板渲染用的 Chromium、mirrors.use_cn_mirror。普通用户可跳过本段继续看源码路径。用 uv 或 pip 完成源码安装步骤一克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video cd Pixelle-Video步骤二安装依赖二选一路径 Auv推荐curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 未装 uv 时先执行已有可跳过 uv sync # 按锁文件同步全部依赖uv sync是唯一的“安装”动作它依据 pyproject.toml 声明的依赖、并按 uv.lock 锁定的精确版本创建虚拟环境保证任何机器上装出可复现的环境。依赖清单按功能分五块读者只需知道对应关系Web 与 APIstreamlit、fastapi uvicorn、LLM 与多模态openai、dashscope、httpx、图像/视频处理pillow、moviepy、ffmpeg-python、comfykit、模板渲染playwright、beautifulsoup4、TTSedge-tts。HTML 模板渲染依赖无头浏览器Playwright 管理的独立 Chromium不要求系统装 Chrome。计划生成视频的话先执行一次uv run playwright install chromium路径 Bpippython -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 为 venv\Scripts\activate pip install -e . # 可编辑安装pip install -e .以可编辑模式注册pixelle_video包改代码后无需重装即生效该路径没有锁文件依赖版本按pyproject.toml声明的最低要求解析。步骤三启动仓库根目录的 start_web.sh 内部执行的就是uv run streamlit run web/app.py直接跑它即可bash start_web.sh若在没装 uv 的源码包里直接执行start_web.bat脚本会明确提示“改用一键包或先装 uv 再执行uv sync”按提示处理即可。跑起来后能看到什么与 Windows 路径一致终端输出Starting Pixelle-Video Web UI...浏览器落到http://localhost:8501。服务器场景请看下一条 Docker 路径。用 Docker 部署 3 个服务Docker-compose.yml 编排三个服务各司其职initalpine 镜像启动前确保config.yaml存在缺失时从config.example.yaml复制生成规避“挂载不存在的文件会被 Docker 创建成目录”的坑apiFastAPI 后端Python 异步 Web 框架监听0.0.0.0:8000挂载./config.yaml、./data、./output实现配置与数据持久化健康检查每30秒命中一次/health日志按10MB × 3滚动webStreamlit 前端Python Web 界面框架监听0.0.0.0:8501同样挂载配置与数据目录并关闭使用统计上报。镜像基于python:3.11-slim构建阶段装好curl、ffmpeg、fonts-noto-cjk中日韩字体渲染并预装 Playwright Chromium构建参数USE_CN_MIRROR默认false置为true时切换阿里云 apt 源与清华 PyPI 镜像适合国内网络。docker-compose up -d # 国际环境 USE_CN_MIRRORtrue docker-compose up -d # 国内环境镜像加速构建跑起来后能看到什么docker compose ps中api、web两个容器均为健康状态浏览器打开http://localhost:8501出界面8000端口可被程序化调用。接下来确认成功信号、填好配置文件。验收启动定位配置文件config.yaml含敏感密钥切勿提交到 Gitconfig.example.yaml文件头部同样有此警示。先看三个成功信号成功标志验证方式含义Web 界面浏览器打开http://localhost:8501出现首页 / 历史两个页面Streamlit 前端正常API 健康检查curl http://127.0.0.1:8000/health返回status: healthy后端就绪Docker 健康检查命中同一端点配置加载日志日志出现Configuration loaded from config.yaml配置生效若出现Config file not found警告说明回退到空配置功能会受限完成一次生成后可对照一张模板样例输出检查版式再改配置。配置文件是仓库根目录的config.yaml不存在时从 config.example.yaml 复制一份或直接在 Web 界面「⚙️ 系统配置」页填写并保存——程序会以 UTF-8 写回config.yaml保留中文、保持键顺序。关键配置项配置块关键项说明llmapi_key/base_url/model兼容任意 OpenAI SDK 接口模板内附通义千问、OpenAI、DeepSeek、Ollama 预设参考api_providersopenai/dashscope/ark/kling直连 API Provider可绕过 ComfyUI 直接出图出视频comfyuicomfyui_url默认http://127.0.0.1:8188、runninghub_api_key、image.default_workflow、video.default_workflow本地 ComfyUI 与云端 RunningHub 二选一工作流路径分别对应workflows/selfhost/与workflows/runninghub/目录templatedefault_template默认1080x1920/image_default.html默认帧模板决定画幅与版式自托管 ComfyUI 的用户按 ComfyUI 官方文档安装并启动默认监听http://127.0.0.1:8188把同一地址填入comfyui_url即可容器内访问宿主机 ComfyUI 时改用host.docker.internal:8188Mac/Windows或宿主机 IPLinux。没有本地显卡则直接填runninghub_api_key、选runninghub/前缀工作流全程无需本地 ComfyUI。启动与配置入口都已就位最后把高频报错整理成急救清单。 处理 5 类常见故障现象双击start.bat报错即退出 →根因在源码包非整合包里运行缺少内嵌 Python 与依赖 →修复改用 Releases 页的一键包或安装 uv 后先执行uv sync再重跑。现象uv sync/pip install极慢或超时 →根因直连 PyPI 不稳定 →修复源码安装配置国内 PyPI 镜像Docker 构建加USE_CN_MIRRORtrue整合包重建用--cn-mirror。现象Web 界面正常但生成视频必失败 →根因LLM 密钥未填或 ComfyUI 地址不可达 →修复进「⚙️ 系统配置」补全llm.api_key并测试连接核对comfyui_url默认http://127.0.0.1:8188或切换到runninghub/云端工作流。现象生成的模板中文显示为方块 →根因系统缺中日韩字体 →修复Docker 路径已预装fonts-noto-cjk出此问题说明走的是源码路径给系统安装 CJK 字体如 Linux 的 Noto Sans CJK后重跑。现象Docker 里config.yaml是目录而非文件 →根因挂载不存在的文件被 Docker 创建成了目录 →修复compose 的 init 服务会自动清理重建看到日志config.yaml is a directory, removing it后重新docker-compose up -d。若以上都不对症回头核对「三个成功信号」是否仍成立问题通常仍在密钥或地址这一层。下一步打开配置说明填入 LLM 与图像生成服务密钥完成首次连通测试跟着快速开始生成你的第一条 AI 短视频。【免费下载链接】Pixelle-Video AI 全自动短视频引擎 | AI Fully Automated Short Video Engine项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考