方案简介

myAiVideos 是一套面向中文短视频内容生产的开源工程，覆盖选题 → 创意 → 视觉 → 音频 → 后期 → 分发全链路。以 FastAPI 为编排核心，调度多种 AI 模型完成生成与质量门控，从一条飞书指令即可产出可发布的解说类成品视频。

适合的内容形态：热搜解说 / 新闻快评、知识科普、情感故事、奇闻趣事、社会观察。适合希望搭建自动化短视频内容工厂的内容团队与个人创作者。

亮点与能力

• 七层管线架构：选题（L1）→ 创意（L2）→ 视觉（L3）→ 音频（L4）→ 后期（L5）→ 分发（L6）→ 优化（L7），层间解耦、可独立替换
• AI 一致性治理：Prompt 锚定保证多段视频主体视觉一致性；CLIP 图文一致性门控拦截跑题关键帧
• 音画同步自动救援：4 档策略（音频变速 / 视频补齐 / 旁白重写）
• 全链路可观测：trace_id 跨 Java/Python 双语言透传，Langfuse 调用树观测
• 生产化能力：SSE 实时进度、单段重生成、滚动日志归档

组成与分工

• FastAPI：编排核心，承载 webhook、session、任务编排
• ARQ + Redis：异步任务队列，ARQ Worker 消费执行
• PostgreSQL：主数据库（SQLAlchemy asyncpg + Alembic 迁移）
• DeepSeek：文本 LLM，负责脚本/创意生成
• Zhipu GLM-4V：多模态审核
• Kling v2.5：文生图 / 图生视频
• 火山引擎 / MiniMax TTS：语音合成；faster-whisper 转写
• Langfuse：调用树链路观测
• MinIO：对象存储

前置要求

• Docker Desktop ≥ 24
• Node.js ≥ 20（仅前端开发用）
• Python ≥ 3.11（仅本地直跑 / 跑测试用）

准备环境变量：

bash
git clone .git
cd myAiVideos
cp .env.example .env

编辑 .env，至少填入 AI 模型 API key。

实施步骤

1. 克隆并准备环境变量

bash
git clone .git
cd myAiVideos
cp .env.example .env

编辑 .env，至少填入 AI 模型 API key

2. 启动后端（postgres + redis + orchestrator + worker）

bash
docker compose up -d postgres redis orchestrator worker

3. 跑数据库迁移

bash
docker compose exec -T orchestrator alembic upgrade head

4. 启动前端

bash
cd sl-vue && npm install && npm run dev

使用与配置要点

健康检查：

• Python API：
• 前端：

核心环境变量：

| 变量 | 用途 |
|---|---|
| DEEPSEEK_API_KEY | 文本 LLM |
| GLM_API_KEY | 多模态审核 |
| KLING_ACCESS_KEY / KLING_SECRET_KEY | 文生图 / 图生视频 |
| VOLCENGINE_TTS_ 或 MINIMAX_TTS_ | 语音合成 |
| LANGFUSE_PUBLIC_KEY / LANGFUSE_SECRET_KEY | 链路观测（可选）|

注意事项与常见问题

• 修改 Python 代码后需要重新构建镜像：docker compose restart 不会重新构建镜像，需执行：

bash
docker compose build orchestrator
docker compose up -d --force-recreate --no-build orchestrator worker

• 跑测试：docker compose exec -T orchestrator pytest tests/ -q
• 创建新迁移：docker compose exec -T orchestrator alembic revision -m "your message"

优缺点

• ✓ 七层管线层间解耦可独立替换
• ✓ 全链路 trace_id 跨语言透传可观
• ✕ 需配置多个商业 AI 服务 API ke
• ✕ 前端需 Node.js ≥ 20 本地开

出处

本方案挖掘自开源项目 myccarl/ai-shortVideo-pipeline，方案内容与实施命令均来自其 README 原文。