许可证

本项目仅供学习和研究使用，不得商用。如需商业授权，请联系作者。

最新资讯

• 2026.04.03 发布新版本 0.7.8，重构纪录片逐帧分析链路，统一共享服务并优化抽帧、缓存、视觉并发与文案生成流程
• 2026.03.27 发布新版本 0.7.7，出于安全考虑，已移除 LiteLLM 依赖，统一使用 OpenAI 兼容请求链路
• 2025.11.20 发布新版本 0.7.5，新增 IndexTTS2 语音克隆支持
• 2025.10.15 发布新版本 0.7.3，升级大模型供应商管理能力
• 2025.09.10 发布新版本 0.7.2，新增腾讯云tts
• 2025.08.18 发布新版本 0.7.1，支持 语音克隆 和 最新大模型
• 2025.05.11 发布新版本 0.6.0，支持 短剧解说 和 优化剪辑流程
• 2025.03.06 发布新版本 0.5.2，支持 DeepSeek R1 和 DeepSeek V3 模型进行短剧混剪
• 2024.12.16 发布新版本 0.3.9，支持阿里 Qwen2-VL 模型理解视频；支持短剧混剪
• 2024.11.24 开通 discord 社群：https://discord.com/invite/V2pbAqqQNb
• 2024.11.11 迁移开源社群，欢迎加入！ 加入官方社群
• 2024.11.10 发布官方文档，详情参见 官方文档
• 2024.11.10 发布新版本 v0.3.5；优化视频剪辑流程，

重磅福利 🎉

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⚠️谨防被骗 📢

1. NarratoAI 是一款完全免费的软件，近期在社交媒体(抖音,B站等)上发现，有人将 NarratoAI 改名后售卖，下面是部分截图，请大家务必提高警惕，切勿上当受骗

未来计划 🥳

• windows 整合包发布
• 优化剧情生成流程，提升生成效果
• 发布 0.3.5 整合包
• 支持阿里 Qwen2-VL 大模型理解视频
• 支持短剧混剪
  • 一键合并素材
  • 一键转录
  • 一键清理缓存
• 支持导出剪映草稿
• 支持短剧解说
• 主角人脸匹配
• 支持根据口播，文案，视频素材自动匹配
• 支持更多 TTS 引擎
• ...

快速启动 🚀

方式一：macos Docker 部署（macos 推荐）

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/linyqh/NarratoAI.git
cd NarratoAI

# 2. 一键部署
docker compose up -d

# 3. 访问应用
# 浏览器打开 http://localhost:8501

方式二：整合包（Windows 推荐）

关注微信公众号 NarratoAI 助手 右下角菜单栏获取下载链接

方式三：本地运行

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/linyqh/NarratoAI.git
cd NarratoAI

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 复制配置文件
cp config.example.toml config.toml

# 4. 编辑 config.toml，配置你的 API 密钥

# 5. 启动应用
streamlit run webui.py --server.maxUploadSize=2048

# 6. 访问应用
# 浏览器打开 http://localhost:8501

配置要求 📦

• 建议最低 CPU 4核或以上，内存 8G 或以上，显卡非必须
• Windows 10/11 或 MacOS 11.0 以上系统
• Python 3.12+

反馈建议 📢

👏 1. 可以提交 issue或者 pull request

💬 2. 加入开源社区交流群

📷 3. 关注公众号【NarratoAI助手】，掌握最新资讯

参考项目 📚

• https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinter
• https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo

该项目基于以上项目重构而来，增加了影视解说功能，感谢大佬的开源精神 🥳🥳🥳

请作者喝一杯咖啡 ☕️

赞助

许可证 📝

点击查看 LICENSE 文件

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NarratoAI 快速上手指南

NarratoAI 是一款一站式 AI 影视解说与自动化剪辑工具，基于大语言模型（LLM）实现文案撰写、视频剪辑、配音及字幕生成的全流程自动化。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：
  • Windows 10/11
  • MacOS 11.0 及以上
  • Linux (支持 Docker 环境)
• 硬件配置：
  • CPU：4 核或以上
  • 内存：8GB 或以上
  • 显卡：非必须（可选加速）
• 软件依赖：
  • Python 3.12+
  • Git
  • Docker & Docker Compose (仅 Docker 部署方式需要)

安装步骤

您可以根据操作系统选择以下任意一种方式进行安装：

方式一：Docker 部署（推荐 MacOS/Linux 用户）

此方式环境隔离性好，配置最简单。

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/linyqh/NarratoAI.git
cd NarratoAI

# 2. 一键启动服务
docker compose up -d

# 3. 访问应用
# 浏览器打开 http://localhost:8501

方式二：本地源码运行（推荐 Windows 用户）

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/linyqh/NarratoAI.git
cd NarratoAI

# 2. 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 初始化配置文件
cp config.example.toml config.toml

# 4. 编辑配置
# 使用文本编辑器打开 config.toml，填入您的 LLM API Key 和 TTS 配置

# 5. 启动应用
streamlit run webui.py --server.maxUploadSize=2048

# 6. 访问应用
# 浏览器打开 http://localhost:8501

方式三：Windows 整合包

对于不熟悉命令行操作的 Windows 用户，可关注微信公众号 "NarratoAI 助手"，在右下角菜单栏获取官方发布的最新整合包下载链接，解压即可运行。

基本使用

启动成功后，在浏览器访问 http://localhost:8501 即可进入操作界面。

1. 配置模型： 在侧边栏或设置页面，确保已正确填写大模型（如 DeepSeek, Qwen, GPT-4 等）和语音合成（TTS）的 API 密钥。

   💡 提示：项目支持硅基流动、302.AI 等国内聚合平台，可降低接入成本。

2. 上传素材： 点击首页上传按钮，选择需要解说的影视视频文件或短剧片段。

3. 生成解说：

   • 选择生成模式（如：影视解说、短剧混剪）。
   • 调整文案风格、视频时长等参数。
   • 点击“开始生成”，系统将自动执行：视频理解 -> 文案创作 -> 语音合成 -> 智能剪辑 -> 字幕添加。

4. 导出视频： 任务完成后，预览生成结果，支持直接下载最终的视频文件。

注意：本项目仅供学习和研究使用，严禁用于商业售卖。请勿轻信社交媒体上收费售卖该软件的行為。