全自动AI短视频工厂实操

目标

输入一个标题，自动生成对应的一个短视频。

环境要求

1、部署n8n
2、梯子必要要求，因为很多素材来自外网，以及生成视频和调用模型所用

代理请开启允许局域网连接，如果代理模式是规则异常，请开启全局模式。

创建工作流

1、表单设计

主要功能就是提交一个话题，用户输入话题入口。

添加对应的数据，这里主要是针对输入内容的标准化格式处理。

2、添加AI-Agent 提示词

核心作用就是为Ai做预设，保证效果

我们需要输出一个指定格式的数据

添加系统提示词

你是一位资深自媒体运营专家兼文案策略师，深谙youtobe抖音微信知乎小红书等平台调性和用户心理。

任务：针对"{{ $json.text }}"的主题，撰写一份100-150字的短视频文案，并给出不超过10字的标题。

要求：
1、模仿以下结构：
-【钩子】3秒内抓住注意力
-【核心要点】3个关键点和利益点
-【CAT】一句话号召力
2、严格输出JSON格式，不要包含其他特殊符号，且仅包含title和content字段：
{
"title":"在此填入视频标题",
"content":"在此填入文案内容"
}

核心作用就是根据前一个节点输入的标题，生成对应的文案内容，并且对生成的文案有任务要求，并且安装严格的格式输出。

添加模型，这里使用的google gemini模型

登录google ai studio ，获取APIKTY ,每天都有免费的次数
https://aistudio.google.com/apikey

可以在这里查看每个模型的免费额度

回到工作流中，我们继续新建一个 gemini 凭证
640-9

粘贴你的凭证，点击保存。

保存之后会自动发起测试，测试无误如下

配置后api-key之后，选择对应模型，这里以 gemini-2.5-flash 为例。

配置好模型之后，我们需要配置一个输出节点

测试AI-Agent节点，工作流建议是做一步测试一步，这样方便保证流程无误，来一起看一下测试结果吧，看着还不错。

3、利用大模型生成短视频

这里我们使用开源项目，MoneyPrinterTurbo

https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo

支持web页面和 api两种方式，非常符合我们的需求。

4、部署 MoneyPrinterTurbo

这里使用的是源码部署，首先拉取代码到本地

git clone git@github.com:A2Data/MoneyPrinterTurbo.git

如果你没有安装docker-compose，请安装，这里是Mac-M1为例

brew install docker-compose

cd"$(brew --repo)"
git remote set-url origin https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/homebrew/brew.git

如果版本是 Docker Compose V2，使用以下命令：

docker compose up -d

如果版本是 Docker Compose V1，使用以下命令:

docker-compose up -d

echo **$(uname -s)-$(uname -m)**

拷贝对应的配置文件，命名为 config.toml

复制一份 subtitle 项目到 app中,这里是配置文件中的，注意甄别

先把对应python包下载下来，再构建,减少docker启动的异常问题

docker pull python:3.11-slim-bullseye

启动对应服务

docker compose up -d

这里注意可能会有一些异常，多次尝试即可

5、Pexels

注册并且获取对应key，素材来源网站：
https://www.pexels.com/api/key/

6、web页面生成视频测试

配置好以上必要api-key之后，我们可以在 http://127.0.0.1:8501/ 直接使用生成对应视频。

首先输入视频标题，选择对应的语言，音频TTS可以试听。

7、异常问题解决

如下是没有全局代理，或者代理失败导致的，解决方案：

check if the language of the voice matches the language of the video script.
check if the network is available. If you are in China, it is recommended to use a VPN and enable the global traffic mode.
2024-12-31 14:10:12 | ERROR | "./webui\Main.py:790": - 视频生成失败

在app/services/voice.py 里面修改第1060行，communicate = edge_tts.Communicate(text, voice_name, rate=rate_str, proxy="http://127.0.0.1:8090") 新增 proxy="http://127.0.0.1:8090" 即可。

http://127.0.0.1:8090 是你自己的代理端口，根据情况修改即可！

链接失败问题

如果是本地源码安装启动的，改为127.0.0.1 即可，如果是docker中，会发现报错链接不上127.0.0.1 我们使用 bridge这个ip段来连接，或者使用host.docker.internal

等待视频生成即可

如下所示，视频生成完成

效果如下：

至此，我们通过页面已经完成视频的生成了，但是我们的核心是什么呢？全自动化，那怎么能止步于此呢？接下来我们继续完善工作流。

访问 api文档地址：
http://127.0.0.1:8080/docs

生成短视频：http://127.0.0.1:8080/docs#/V1/create_video_api_v1_videos_post

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