MoneyPrinterTurbo 离线语音合成3 步本地部署批量生成 AI 短视频【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/MoneyPrinterTurboMoneyPrinterTurbo 把选题写稿、配音、找素材、压字幕、合成整条链路串成了一个自动化工作流你丢一个主题或关键词进去它在你本机跑离线语音合成直接产出一条带真人配音和逐字字幕的 AI 短视频。它面向的是需要稳定出片的人——内容团队、MCN还有不想自己学剪辑的个人创作者。一条成片长这样1920×1080 横屏选定的音色把稿子念完字幕逐字对齐背景音乐垫在底下下载下来就是一个能直接发的 mp4。它能替你做三类活它省掉的不是剪那几刀而是从一句主题到能发出去之间的所有重复劳动。只给一个主题直接出片填一个主题比如深圳未来三天天气选个语言剩下的交给它大模型先把主题扩成一段口播稿再配音、压字幕、配上从免版权素材库拉来的高清片段最后按素材切点拼成完整成片。整条链路你只动手一次中间不用来回切换剪辑软件。一次下多单挑最好的那条同一个主题可以一次生成多条素材来源和剪法各不相同。批量生成视频时你从这几条里挑顺眼的那条发出去省掉了反复重做的功夫默认最多 5 个任务并行够一般频率用。多语言一套配置音色从 300 多种发音人里选覆盖中文、英文、日文、法文、德文等几十种语言。做中英双语时中文段用 zh-CN 音色、英文段用 en-US 音色就行只要脚本语言和选中的音色对得上出来的口播就不会串味。它为什么能做到打个比方云端 TTS 像每次去外面请配音员按分钟结账稿子还得先寄给对方本地离线则像家里自己装了台配音机稿子不出门跑一条和跑一百条的配音开销都一样。MoneyPrinterTurbo 默认走的正是后一条路——配好一次之后第 1 条和第 100 条视频的配音都不用再向外付费脚本内容也不离开你的机器。两档引擎怎么选默认引擎基于 edge-tts免配置、开箱即用语速能调还会顺带吐出逐词时间戳用来压字幕。想要更真的人声就在 config.toml 的[azure]段填上speech_key和speech_region它会自动切到 Azure 引擎音色更自然、时间戳也更准适合对成品要求更高的正式发布。最快跑通路径三条命令以内能出第一条片。装好依赖备好配置git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/MoneyPrinterTurbo cd MoneyPrinterTurbo pip install -r requirements.txt cp config.example.toml config.tomlffmpeg 一般会自动下载并识别不用你管如果启动时报找不到 ffmpeg就在 config.toml 里指一下它的实际路径再跑一次即可。启动然后下单跑sh webui.shmacOS / LinuxWindows 用webui.bat浏览器会自动打开填主题、选音色、点生成即可拿到成片。想接自动化脚本就走 APIpython main.py起服务再打开http://127.0.0.1:8080/docs在线调接口把每次生成封装成一次请求方便接进你已有的流水线。让效果更好的几个开关多数效果问题调下面这几个参数就能解决不用动代码。关键参数一览参数位置默认值管什么voice_name界面 / APIzh-CN-XiaoxiaoNeural选发音人定语言和音色voice_rate界面 / API1.2语速1.0 为原速调大更快subtitle_providerconfig.tomledge字幕来源留空则不生成字幕max_concurrent_tasksconfig.toml5批量并发生成的条数speech_key/speech_regionconfig.toml[azure]空填了才启用更真实的 Azure 引擎model_size/deviceconfig.toml[whisper]large-v3 / CPU决定 whisper 字幕的质量与算力字幕快和准二选一edge 模式靠语音引擎顺带吐出的逐词时间戳压字幕速度快、不吃配置适合批量先跑起来。个别句子对不齐时把 config.toml 里这一项改成 whisper它改用本地音频识别再回来对齐更准但更吃算力还要先备好一个约 3GB 的模型文件。[app] subtitle_provider edge max_concurrent_tasks 5默认建议先用 edge不满意再切 whisper不必一上来就压最重的模型。想再往深走MoneyPrinterTurbo 把从一句话到能发的短视频压成了一次点击配音这一环默认就在本地离线跑省掉了对外的依赖和费用这是它最值得一试的地方。想继续挖大致三条路读 app/services/voice.py 看两种引擎怎么调度、逐字时间戳怎么压出来顺着 app/services/task.py 和 app/services/video.py 理清从文案到成片的顺序选音色翻 docs/voice-list.txt使用文档在 sites/docs/zh/guide/。【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/MoneyPrinterTurbo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 MoneyPrinterTurbo 离线语音合成：3 步本地部署，批量生成 AI 短视频
MoneyPrinterTurbo 离线语音合成3 步本地部署批量生成 AI 短视频【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/MoneyPrinterTurboMoneyPrinterTurbo 把选题写稿、配音、找素材、压字幕、合成整条链路串成了一个自动化工作流你丢一个主题或关键词进去它在你本机跑离线语音合成直接产出一条带真人配音和逐字字幕的 AI 短视频。它面向的是需要稳定出片的人——内容团队、MCN还有不想自己学剪辑的个人创作者。一条成片长这样1920×1080 横屏选定的音色把稿子念完字幕逐字对齐背景音乐垫在底下下载下来就是一个能直接发的 mp4。它能替你做三类活它省掉的不是剪那几刀而是从一句主题到能发出去之间的所有重复劳动。只给一个主题直接出片填一个主题比如深圳未来三天天气选个语言剩下的交给它大模型先把主题扩成一段口播稿再配音、压字幕、配上从免版权素材库拉来的高清片段最后按素材切点拼成完整成片。整条链路你只动手一次中间不用来回切换剪辑软件。一次下多单挑最好的那条同一个主题可以一次生成多条素材来源和剪法各不相同。批量生成视频时你从这几条里挑顺眼的那条发出去省掉了反复重做的功夫默认最多 5 个任务并行够一般频率用。多语言一套配置音色从 300 多种发音人里选覆盖中文、英文、日文、法文、德文等几十种语言。做中英双语时中文段用 zh-CN 音色、英文段用 en-US 音色就行只要脚本语言和选中的音色对得上出来的口播就不会串味。它为什么能做到打个比方云端 TTS 像每次去外面请配音员按分钟结账稿子还得先寄给对方本地离线则像家里自己装了台配音机稿子不出门跑一条和跑一百条的配音开销都一样。MoneyPrinterTurbo 默认走的正是后一条路——配好一次之后第 1 条和第 100 条视频的配音都不用再向外付费脚本内容也不离开你的机器。两档引擎怎么选默认引擎基于 edge-tts免配置、开箱即用语速能调还会顺带吐出逐词时间戳用来压字幕。想要更真的人声就在 config.toml 的[azure]段填上speech_key和speech_region它会自动切到 Azure 引擎音色更自然、时间戳也更准适合对成品要求更高的正式发布。最快跑通路径三条命令以内能出第一条片。装好依赖备好配置git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/MoneyPrinterTurbo cd MoneyPrinterTurbo pip install -r requirements.txt cp config.example.toml config.tomlffmpeg 一般会自动下载并识别不用你管如果启动时报找不到 ffmpeg就在 config.toml 里指一下它的实际路径再跑一次即可。启动然后下单跑sh webui.shmacOS / LinuxWindows 用webui.bat浏览器会自动打开填主题、选音色、点生成即可拿到成片。想接自动化脚本就走 APIpython main.py起服务再打开http://127.0.0.1:8080/docs在线调接口把每次生成封装成一次请求方便接进你已有的流水线。让效果更好的几个开关多数效果问题调下面这几个参数就能解决不用动代码。关键参数一览参数位置默认值管什么voice_name界面 / APIzh-CN-XiaoxiaoNeural选发音人定语言和音色voice_rate界面 / API1.2语速1.0 为原速调大更快subtitle_providerconfig.tomledge字幕来源留空则不生成字幕max_concurrent_tasksconfig.toml5批量并发生成的条数speech_key/speech_regionconfig.toml[azure]空填了才启用更真实的 Azure 引擎model_size/deviceconfig.toml[whisper]large-v3 / CPU决定 whisper 字幕的质量与算力字幕快和准二选一edge 模式靠语音引擎顺带吐出的逐词时间戳压字幕速度快、不吃配置适合批量先跑起来。个别句子对不齐时把 config.toml 里这一项改成 whisper它改用本地音频识别再回来对齐更准但更吃算力还要先备好一个约 3GB 的模型文件。[app] subtitle_provider edge max_concurrent_tasks 5默认建议先用 edge不满意再切 whisper不必一上来就压最重的模型。想再往深走MoneyPrinterTurbo 把从一句话到能发的短视频压成了一次点击配音这一环默认就在本地离线跑省掉了对外的依赖和费用这是它最值得一试的地方。想继续挖大致三条路读 app/services/voice.py 看两种引擎怎么调度、逐字时间戳怎么压出来顺着 app/services/task.py 和 app/services/video.py 理清从文案到成片的顺序选音色翻 docs/voice-list.txt使用文档在 sites/docs/zh/guide/。【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/MoneyPrinterTurbo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考