Pixelle-Video 安装部署全指南Windows 整合包、源码安装与 Docker 三种方式详解【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导读本文是 Pixelle-VideoAI 全自动短视频引擎的完整安装手册覆盖 Windows 一键整合包、macOS/Linux 源码安装、Docker 容器化部署三种路径并深入讲解仓库中的启动脚本、依赖清单、ComfyUI 本地部署与安装后配置验证。读完本文你将能根据自身系统与硬件条件选择最合适的安装方式完成环境搭建并顺利启动 Web 界面为配置 LLM 与图像生成服务、生成第一个视频打下基础。安装前的系统要求在开始安装之前先确认你的环境满足 Pixelle-Video 的最低要求。安装向导原文见 docs/zh/getting-started/installation.md。必需条件Python3.10 或更高版本。需要说明的是仓库的 pyproject.toml 中声明requires-python 3.11这是打包与依赖解析的实际硬约束因此建议直接使用 Python 3.11与 Docker 镜像python:3.11-slim和 Windows 打包工具内嵌 Python 3.11.9保持一致避免版本边界问题。操作系统Windows、macOS 或 Linux 均可三平台均有对应的安装路径。包管理器uv官方推荐速度更快或 pip。可选条件GPU如需在本地运行 ComfyUI 执行图像/视频生成建议配备 NVIDIA 显卡且显存不低于 6GB若使用云端服务如 RunningHub或直接 API则无需本地 GPU。网络稳定的网络连接用于调用 LLM API 与图像生成服务。国内用户可善用仓库内置的镜像支持见下文 Docker 与 Windows 打包章节。Windows 用户首选一键整合包对于大多数 Windows 用户官方提供了免安装的一键整合包无需手动安装 Python、uv 或 ffmpeg解压即用。下载与安装步骤前往项目的 Releases 页面下载最新的 Windows 一键整合包ZIP 文件将压缩包解压到任意目录建议路径不含中文与空格双击运行start.bat启动 Web 界面浏览器会自动打开http://localhost:8501。安装完成后整合包已包含全部依赖首次使用只需在「⚙️ 系统配置」中填入 API 密钥即可开始。整合包内部结构根据仓库 packaging/windows/README.md 的说明构建产物dist/windows/目录包含Pixelle-Video-v*-win64/ # 构建目录版本号随发布变化 ├── python/ # 内嵌 Python 发行版 ├── tools/ # FFmpeg 等便携工具 ├── Pixelle-Video/ # 项目文件 ├── data/ # 用户数据初始为空 ├── output/ # 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 # 用户说明同目录下还会生成.zip归档与对应的.sha256校验文件用户可在 PowerShell 中用Get-FileHash校验下载完整性。start.bat 实际做了什么以模板 packaging/windows/templates/start.bat 为例启动器会依次完成设置PYTHON_HOME指向内嵌 Pythonpython\python311并把tools\ffmpeg\bin加入PATH保证视频/音频处理工具可用切换到项目目录设置PYTHONPATH与PIXELLE_VIDEO_ROOT环境变量保证模块导入与路径解析可靠执行python -m streamlit run web\app.py启动 Web 界面启动失败时给出错误提示并暂停便于排查。进阶自行构建整合包开发者可在仓库中运行python packaging/windows/build.py重新构建整合包构建参数由 packaging/windows/config/build_config.yaml 控制包括python.version内嵌 Python 版本默认 3.11.9含国内华为云镜像ffmpeg.versionFFmpeg 版本默认 6.1.1playwright.install_browsers构建时是否预装 Chromium用于 HTML 模板渲染build.exclude_patterns打包排除清单如.git、测试文件、config.yaml等敏感文件build.create_zip是否生成 ZIP 归档mirrors.use_cn_mirror国内用户可开启清华 PyPI 镜像加速依赖安装。常用构建命令python packaging/windows/build.py --cn-mirror国内加速详细步骤见 packaging/windows/README.md。从源码安装macOS / Linux / 自定义用户需要自定义或参与开发的用户推荐从源码安装。仓库同时提供uv sync与pip install -e .两种依赖安装方式。第一步克隆项目git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pi/Pixelle-Video.git cd Pixelle-Video第二步安装依赖方式一使用 uv推荐uv是 Rust 编写的极速 Python 包管理器速度与可靠性均优于传统 pip且会自动创建虚拟环境# 如果还没有安装 uv先安装它 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 在项目目录安装依赖uv 依据 pyproject.toml 与 uv.lock 创建虚拟环境并同步依赖 uv sync仓库根目录的 uv.lock 锁定了全部依赖版本保证团队与生产环境可复现。方式二使用 pip# 创建虚拟环境 python -m venv venv # 激活虚拟环境 # Windows: venv\Scripts\activate # macOS/Linux: source venv/bin/activate # 以可编辑模式安装项目与依赖 pip install -e .依赖全景pyproject.toml 都装了什么从 pyproject.toml 可以看到项目运行时依赖覆盖了完整的 AI 视频生产链路Web 与 APIstreamlit1.40.0Web 界面、fastapi0.115.0uvicorn[standard]后端 API、python-multipartLLM 与多模态 APIopenai2.6.0OpenAI 兼容接口、dashscope1.23.0通义千问/阿里云、httpx图像/视频处理pillow、moviepy1.0.3、ffmpeg-python、comfykit0.1.12ComfyUI 工作流调用模板渲染playwright1.58.0无头浏览器渲染 HTML 模板、beautifulsoup4TTSedge-tts7.2.7基础库pydantic2.0.0、loguru、pyyaml、numpy、certifi、pyjwt等。开发依赖pip install -e .[dev]包含pytest、pytest-asyncio与ruff便于运行测试与代码检查。利用官方启动脚本仓库根目录提供了两个启动脚本内部执行的正是uv run streamlit run web/app.pystart_web.shmacOS / Linux 使用bash start_web.sh即可start_web.batWindows 使用。值得注意的是若直接下载源码包而没有安装 uv该脚本会捕获错误并提示你改用 Release 页的一键整合包内含预配置的 Python 环境、全部依赖与 FFmpeg或按提示安装 uv 后重新运行。验证安装运行以下命令启动 Web 界面以验证安装# 使用 uv无需手动激活虚拟环境 uv run streamlit run web/app.py # 或使用 pip需先激活虚拟环境 streamlit run web/app.py浏览器应自动打开http://localhost:8501显示 Pixelle-Video 的 Web 界面。看到界面即说明安装成功接下来进入 配置说明 设置 LLM 与图像生成服务然后参考 快速开始 生成第一个视频。可选本地部署 ComfyUI如果希望图像/视频生成在本地执行不依赖云端需要安装 ComfyUI# 克隆 ComfyUI git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 启动服务默认运行在 http://127.0.0.1:8188 python main.pyComfyUI 需要下载对应的模型文件才能工作具体下载与配置方式请参考 ComfyUI 官方文档。安装完成后需在配置中填写 ComfyUI URL默认http://127.0.0.1:8188并选择selfhost/前缀的工作流仓库 workflows/selfhost 目录下提供图像、视频、TTS 等自托管工作流 JSON若使用云端 RunningHub 服务则选择runninghub/前缀工作流并填写 RunningHub API Key无需本地 GPU。相关配置项见 config.example.yaml 的comfyui段。可选Docker 部署api web 双服务对于服务器部署仓库提供完整的 Docker 方案包含 Dockerfile 与 docker-compose.yml。Dockerfile 要点基于python:3.11-slim通过apt-get安装curl、ffmpeg视频/音频处理与fonts-noto-cjkCJK 中文字体渲染支持通过构建参数USE_CN_MIRROR默认false一键切换国内镜像源置为true时使用阿里云 apt 源与清华 PyPI 镜像安装 uv 和依赖适合国内网络环境执行uv run playwright install --with-deps chromium预装模板渲染所需的无头浏览器暴露8000API 服务与8501Web UI 服务两个端口默认命令为uv run python api/app.py。docker-compose 一键编排docker-compose.yml 编排了三个服务init使用alpine镜像在启动前确保config.yaml存在——若不存在则从config.example.yaml复制生成同时规避挂载不存在的文件导致生成目录的 Docker 常见问题api以0.0.0.0:8000启动 FastAPI 后端挂载./config.yaml、./data、./output实现配置与数据持久化并带健康检查/health与滚动日志限制web以0.0.0.0:8501启动 Streamlit 前端同样挂载配置与数据目录并禁用 Streamlit 使用统计上报。启动方式# 国际环境默认 docker-compose up -d # 国内环境自动使用清华镜像加速构建 USE_CN_MIRRORtrue docker-compose up -d注意Docker 容器内若需访问宿主机 ComfyUI应使用host.docker.internal:8188Mac/Windows或宿主机 IPLinux详见 config.example.yaml 中comfyui_url的注释说明。安装完成后的配置入口安装只是第一步Pixelle-Video 的核心能力LLM 文案生成、图像/视频生成、TTS都需要 API 密钥驱动。配置文件的加载逻辑可参考 pixelle_video/config/loader.py启动时从config.yaml可用load_config_dict(config.yaml)加载读取配置文件不存在时记录警告并回退到默认空配置Web 界面的「⚙️ 系统配置」页保存配置时通过save_config_dict()写回config.yamlUTF-8 编码、保留中文、保持键顺序仓库提供完整的 config.example.yaml 模板其中内置了通义千问、OpenAI、DeepSeek、Ollama 等 LLM 预设以及 OpenAIDashScope、Ark、Kling 等直接 API Provider 配置。因此建议安装完成后立即阅读 配置说明配置 LLM推荐通义千问预设性价比高也可用 Ollama 本地免费运行与图像/视频生成服务本地 ComfyUI 或云端 RunningHub阅读 快速开始完成你的第一个视频生成。常见问题排查Windows 下双击start.bat报错退出多为直接从源码包运行所致请改用 Release 页的一键整合包或按提示安装 uv 后先执行uv sync再运行脚本国内下载依赖缓慢或失败源码安装可配置 PyPI 镜像Docker 构建使用USE_CN_MIRRORtrueWindows 整合包构建使用--cn-mirrorWeb 界面能打开但生成失败多为 API 密钥未配置或 ComfyUI 地址不可达请回到「⚙️ 系统配置」页测试连接ComfyUI 默认http://127.0.0.1:8188config.yaml丢失程序会回退到默认配置并打印警告日志也可手动从config.example.yaml复制生成注意该文件含敏感密钥切勿提交到 Git。下一步配置服务配置 LLM 与图像/视频生成服务快速开始生成你的第一个视频【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