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# 带货短视频自动化剪辑全链路流水线
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基于分镜头向量检索能力，实现「素材预处理入库 → 口播脚本自动匹配镜头 → 智能剪辑合成 → 成片质检导出」的全链路自动化。
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## 快速开始
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```bash
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# 1. 安装
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cd auto-editor
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pip install -e ".[all]"
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# 2. 配置环境变量
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env 填入 API Key 等配置
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# 3. 启动 Milvus（需要 Docker）
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docker compose up -d
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# 4. 素材入库
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python -m auto_editor.ingest.pipeline --input ./raw_assets --output ./data/hot
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# 5. 生成成片
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python -m auto_editor.api.server # 启动 API 服务
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curl -X POST http://localhost:8000/edit \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"script": "这款产品效果非常好...", "duration": 30}'
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```
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## 项目结构
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auto-editor/
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├── src/auto_editor/
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│ ├── core/ # 核心模块：数据模型、FFmpeg、Whisper、元数据
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│ ├── config/ # 配置管理（Pydantic Settings）
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│ ├── ingest/ # Phase 1: 素材预处理流水线
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│ ├── vectorize/ # Phase 2: 向量化引擎
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│ ├── script_engine/ # Phase 3: 脚本结构化引擎
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│ ├── retrieval/ # Phase 4: 检索与匹配引擎
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│ ├── editing/ # Phase 5: 剪辑合成引擎
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│ ├── packaging/ # Phase 6: 包装与质检
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│ ├── rules/ # Phase 7: 营销规则引擎
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│ └── api/ # Phase 8: API 服务层
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├── configs/ # 规则配置、模型配置
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├── tests/ # 单元测试
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└── scripts/ # 运维脚本
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## 技术栈
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| 组件 | 选型 |
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| 向量模型 | Qwen3-VL-Embedding (DashScope API) |
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| 向量库 | Milvus 2.x |
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| 字幕提取 | faster-whisper (本地) |
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| 镜头检测 | TransNetV2 (本地 GPU) |
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| 脚本拆分 | Qwen3-8B / 云端 API |
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| TTS | CosyVoice / GPT-SoVITS / doubao-seed-tts |
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| 视频处理 | FFmpeg |
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| 任务队列 | Celery + Redis |
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| API | FastAPI |
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