MoneyPrinterTurbo 💸 - 一站式 AI 短视频生成工具

一站式 AI 短视频生成工具

只需提供视频主题或关键词，即可自动生成视频脚本、匹配素材、生成字幕和背景音乐，并合成高清短视频。

外链GitHub - harry0703/MoneyPrinterTurbo: 利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short videos from a topic or keyword with an automated AI workflow.

github.comhttps://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo

外部链接：不加载任何外部内容，点击后在新标签页打开。

WebUI

API

功能特性 🎯
提供 AI Agent、WebUI、API 和 CLI 四种使用方式，代码按控制器、服务和模型等职责分层
支持 AI 自动生成视频脚本，也可以使用自定义脚本
支持多种高清视频尺寸
竖屏 9:16，1080x1920
横屏 16:9，1920x1080
支持批量视频生成，可以一次生成多个视频，然后选择一个最满意的
支持视频片段时长设置，方便调节素材切换频率
支持多语言视频脚本生成
支持 Edge TTS、Azure Speech、SiliconFlow、Google Gemini、小米 MiMo、ElevenLabs、Chatterbox 和 Fish Audio 语音合成，可实时试听
支持字幕生成，可调整字体、位置、颜色、大小、描边和背景样式
支持背景音乐，可随机选择或使用指定音乐，并调整音量
支持使用自己的本地素材，也可从 Pexels、Pixabay 和 Coverr 获取可免费使用的高清素材
支持 AI 生成素材：接入 WaveSpeed AI 文生视频模型（默认 Seedance），按脚本关键词直接生成全新画面，不再受限于库存素材
支持 Kimi / Moonshot AI、OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、DeepSeek、阿里云通义千问、Microsoft Azure OpenAI、火山引擎方舟、xAI Grok、MiniMax、小米 MiMo 等主流模型服务，并兼容 Cloudflare AI Gateway、魔搭 ModelScope、AIHubMix、AIML API、EvoLink、Ollama、OneAPI、LiteLLM、Groq、Pollinations AI 等统一网关、聚合平台和本地运行环境
支持一键跨平台发布，生成完成后可自动上传至 TikTok、Instagram 和 YouTube Shorts
支持将生成设置导出和导入为预设文件，并在设置弹窗中备份和恢复所有 API Key

配置要求 📦

建议系统：Windows 10、macOS 11.0 或更高版本，以及主流 Linux 发行版
本地部署需要 Python 3.11 或更高版本，推荐使用 Python 3.11
GPU 不是必需项，但如果你希望本地转录、更快的视频处理或更顺畅的批量生成体验，建议使用带显存的独立显卡

项目	最低配置	推荐配置	理想配置
CPU	4 核	6 到 8 核	8 核及以上
RAM	4 GB	8 GB	16 GB 及以上
GPU	非必须	4 GB 显存及以上	8 GB 显存及以上

如果你主要依赖云端 LLM、云端 TTS 和在线素材源，CPU 与内存比 GPU 更重要
如果你启用 faster-whisper、批量生成或更重的本地处理链路，GPU 会明显提升速度

快速开始 🚀

使用 AI Agent 生成视频

如果你的 AI Agent 支持读取 Skill 文档并操作本地终端，可以直接发送下面这段话。Agent 会自动完成安装、配置和视频生成；只有缺少必要的 API Key 时才会向你询问，完成后会返回生成的视频文件路径。目前支持 macOS 和 Windows。

text
使用这个 Skill：https://raw.githubusercontent.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo/main/docs/skill/SKILL.md
帮我生成一个主题为“人工智能如何改变普通人的日常生活”的视频。

在 Google Colab 中运行

免去本地环境配置，点击直接在 Google Colab 中快速体验 MoneyPrinterTurbo

Windows 一键启动包

下载一键启动包，解压直接使用（路径不要有中文、特殊字符、空格）

GitHub Releases：https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo/releases/latest

下载后，建议先双击执行 update.bat 更新到最新代码，然后双击 start.bat 启动

启动后，会自动打开浏览器（如果打开是空白，建议换成 Chrome 或者 Edge 打开）

安装部署 📥

前提条件

本地部署需要 Python 3.11 或更高版本
Windows 用户建议避免使用包含中文、特殊字符或空格的项目路径

① 克隆代码

text
git clone https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo.git

② 配置项目（可选）

首次启动时，项目会根据 config.example.toml 自动创建 config.toml。大模型 Provider、素材来源和相关 API Key 可以直接在 WebUI 的基础设置中配置。

Docker 部署 🐳

① 启动 Docker

如果未安装 Docker，请先安装 https://www.docker.com/products/docker-desktop/

Windows 用户可以参考微软的文档：

text
cd MoneyPrinterTurbo
docker compose -f docker-compose.release.yml up

默认推荐使用 docker-compose.release.yml，它会直接拉取 GitHub Container Registry 上的预构建镜像：ghcr.io/harry0703/moneyprinterturbo:latest。如果你需要本地重新构建镜像，可以继续使用 docker compose up。首次启动前，请将 config.example.toml 复制为 config.toml，供容器挂载使用。

② 访问 WebUI

打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8501

③ 访问 API 文档

打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8080/docs 或者 http://127.0.0.1:8080/redoc

手动部署 📦

视频教程

完整的使用演示：https://v.douyin.com/iFhnwsKY/
如何在 Windows 上部署：https://v.douyin.com/iFyjoW3M

① 创建虚拟环境

推荐使用 uv 管理 Python 环境和依赖。项目支持 Python 3.11 或更高版本，以下示例使用 Python 3.11。

text
git clone https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo.git
cd MoneyPrinterTurbo
uv python install 3.11
uv sync --frozen

如果你暂时不使用 uv，也可以继续使用 venv + pip

text
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

说明：

pyproject.toml 是主依赖定义文件
uv.lock 是锁文件，建议默认执行 uv sync --frozen
requirements.txt 仅保留给旧的 pip 安装方式兼容使用

② 启动 WebUI 🌐

注意需要到 MoneyPrinterTurbo 项目 根目录 下执行以下命令

Windows

text
.\webui.bat

在 CMD 中也可以执行 webui.bat。 webui.bat 会优先使用项目 .venv 或一键包内置 Python；如果没有找到项目 Python，但已安装 uv，会自动切换为 uv run streamlit。如需允许局域网内其他设备访问 WebUI，可以先执行 set MPT_WEBUI_HOST=0.0.0.0，再运行 webui.bat。

macOS 或 Linux

text
sh webui.sh

脚本会自动使用项目虚拟环境或 uv，并选择可用的本地端口。如需允许局域网内其他设备访问，可以执行：

text
MPT_WEBUI_HOST=0.0.0.0 sh webui.sh

启动后，会自动打开浏览器（如果打开是空白，建议换成 Chrome 或者 Edge 打开）

③ 启动 API 服务 🚀

text
uv run python main.py

如果你已经手动激活了虚拟环境，也可以直接执行：

text
python main.py

④ 纯命令行方式（无浏览器）⌨️

如果你无法使用浏览器或端口转发，可以直接在命令行生成视频。最简单的完整视频生成命令如下：

text
uv run python cli.py --video-subject "人工智能如何改变日常生活"

字幕样式和配音参数按以下优先级取值：命令行显式参数 > config.toml 中 [ui] 保存的 WebUI 设置 > 内置默认值。其余生成设置（如背景音乐、视频数量、段落数量等）不会自动沿用 WebUI 的保存值。若 WebUI 中选择了上传自备音频，命令行需要显式传入 --custom-audio-file，因为音频路径不会被保存。

如需查看完整命令、参数说明和使用方法，可以执行：

text
uv run python cli.py --help

语音合成 🗣

默认使用免费的 Edge TTS，在 WebUI 中显示为 Azure TTS V1。项目同时支持 Azure TTS V2、SiliconFlow TTS、Google Gemini TTS、小米 MiMo TTS、ElevenLabs TTS、自托管 Chatterbox TTS、Fish Audio TTS，以及无配音模式。

可直接在 WebUI 中选择 Provider 和音色，并按照界面提示填写所需凭据。Edge TTS 不需要 API Key；Azure TTS V2 及其他云端服务需要对应平台的凭据。Edge TTS 音色可查看：音色列表。

字幕生成 📜

当前支持两种字幕生成方式：

edge：使用 TTS 时间戳生成字幕，速度快，不需要 GPU，默认使用该模式。
whisper：使用本地 faster-whisper 转写音频，适用于需要更准确字幕时间轴的场景。首次使用时需要下载模型。

在 config.toml 中修改 subtitle_provider 即可切换模式。Whisper 默认使用约 3 GB 的 large-v3；如需更小、更快的模型，可以使用约 1.6 GB 的 large-v3-turbo：

text
[app]
subtitle_provider = "whisper"

[whisper]
model_size = "large-v3-turbo"

首次使用 Whisper 时，程序会自动从 Hugging Face 下载模型。如果当前网络无法自动下载，可以从 Hugging Face 手动下载 whisper-large-v3。

下载并解压后，将整个目录放到 .\MoneyPrinterTurbo\models，最终路径应为 .\MoneyPrinterTurbo\models\whisper-large-v3：

text
MoneyPrinterTurbo
  ├─models
  │   └─whisper-large-v3
  │          config.json
  │          model.bin
  │          preprocessor_config.json
  │          tokenizer.json
  │          vocabulary.json

背景音乐 🎵

用于视频的背景音乐，位于项目的 resource/songs 目录下。

当前项目里面放了一些默认的音乐，来自于 YouTube 视频，如有侵权，请删除。

字幕字体 🅰

用于视频字幕的渲染，位于项目的 resource/fonts 目录下，你也可以放进去自己的字体。

兴趣节点