harry0703/MoneyPrinterTurbo

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胜算云	感谢胜算云对本项目的赞助！胜算云是面向 AI 原生团队的模型 API 聚合平台，汇集 Claude、ChatGPT、Gemini 等海内外大语言模型及多媒体模型，支持统一接入与按量调用。 平台坚持合规 API 服务，杜绝逆向工程和资源稀释。此外平台提供企业级定制网关，包括团队成本与权限管理、智能路由、安全防护及 BYOK 密钥托管，并提供发票服务。 🎁新用户通过此链接注册，即可领取 10 元 Token 体验额度。
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• 提供 AI Agent、WebUI、API 和 CLI 四种使用方式，既能快速上手，也能接入自动化流程
• 从主题自动完成脚本、配音、素材、字幕、配乐和剪辑，也支持在每个环节使用自定义内容
• 支持 批量生成多条成片、任务历史记录，以及生成设置与 API Key 的导入、导出和恢复

• 支持 AI 自动生成或改写 多语言视频脚本，也可以直接使用自定义脚本
• 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 和 小米 MiMo 等主流模型服务
• 兼容 胜算云、APIMart、Cloudflare AI Gateway、魔搭 ModelScope、AIHubMix、AIML API、EvoLink、OpenRouter、API Route、Fluxion AI、Ollama、Claude Code 订阅、OneAPI、LiteLLM、Groq 和 Pollinations AI 等统一网关、聚合平台和本地运行环境

• 支持上传自己的 本地图片和视频，也可从 Pexels（免费）、Pixabay（免费） 和 Coverr 获取高清库存素材
• 支持 秘塔 MiniMax H3 文生视频，可生成 768P/2K、4～15 秒的原始素材，并适配 9:16、16:9 和 1:1 三种画幅
• 支持 胜算云 AI 视频，可生成多段 AI 视频素材，并沿用项目的配音、字幕和剪辑流程合成成片
• 原生接入 火山引擎方舟 Seedance，可根据脚本片段生成连贯的视频画面
• 支持 WaveSpeed AI 文生视频，可根据脚本关键词快速生成原创素材
• 支持 OFox 多模型文生视频，一个 API Key 即可调用 Seedance、Wan 等模型
• 通过异步 MuAPI 文生视频接口生成 3～12 秒 AI 视频素材，并支持配置 Endpoint、画幅、分辨率和轮询参数
• 支持 OpenAI 兼容文生图，可连接云端服务或自定义图片网关，并将生成图片转换为动态视频片段
• 支持调整片段时长、画面适配方式和素材匹配顺序，以适配不同画幅和叙事节奏

• 支持自动配音、上传配音和无配音三种方式，并提供音色试听与完整配音预览
• 集成 Edge TTS（免费、无需 API Key）、Azure Speech、SiliconFlow、Google Gemini、小米 MiMo、MiniMax、ElevenLabs、Chatterbox、Kokoro、Fish Audio 和 ModelBest VoxCPM 等配音服务
• 支持自动生成字幕，可调整字体、位置、颜色、大小、描边和背景样式
• 支持随机、本地及 AI 生成背景音乐，并可独立控制音量

• 支持竖屏 9:16（1080×1920）、横屏 16:9（1920×1080） 和方形 1:1（1080×1080）
• 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

以下示例均由 MoneyPrinterTurbo 实际生成。

城市醒来的时刻 中文 · 14 秒	清洁能源的未来 中文 · 24 秒	为什么我们仍要探索太空 中文 · 27 秒	一粒种子的旅程 中文 · 44 秒
The Future of Everyday Robotics English · 21 sec	Small Habits, Lasting Change English · 19 sec	Making Space for Creative Work English · 20 sec	The Science Inside Coffee English · 23 sec

深海里的微光 中文 · 23 秒	阅读如何塑造我们 中文 · 23 秒	一杯手冲咖啡的细节 中文 · 23 秒	春天适合出发 中文 · 14 秒
Why Ocean Conservation Matters English · 25 sec	Designing More Sustainable Cities English · 27 sec	What Mountains Teach Us English · 18 sec	A Brief History of Human Flight English · 59 sec

• 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

• 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

• 不想手动安装和配置：直接使用 AI Agent 生成视频
• Windows 用户：优先使用一键启动包，适合快速体验
• macOS / Linux 用户：优先使用 uv 进行本地部署
• 想要隔离运行环境：优先使用 Docker 部署

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。

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。

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

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）

• 下载最新 Windows 一键启动包

请在页面下方的 Assets 区域下载 .7z 压缩包。GitHub 自动生成的 Source code (zip) / Source code (tar.gz) 只是源码，解压后只有 webui.bat， 不含 start.bat 和 update.bat。

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）

• 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

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

首次启动时，项目会根据 config.example.toml 自动创建 config.toml，无需手动创建配置文件。使用云端大模型、在线素材或 AI 视频等服务前，请在 WebUI 的基础设置中填写对应的 API Key。

如果尚未安装 Docker，请先下载并安装 Docker Desktop。

Windows 用户可以参考微软的文档：

1. 安装 WSL
2. 在 WSL 中使用 Docker 容器

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。

打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8501

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

API 默认仅允许同源网页访问。只有独立网页前端需要从其他来源直接调用 API 时，才应通过环境变量 CORS_ALLOWED_ORIGINS 配置可信来源，例如 http://localhost:3000,https://frontend.example.com。curl、Postman、n8n 和其他服务端调用不受 CORS 限制。

视频教程

• 完整的使用演示
• 如何在 Windows 上部署

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。

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

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

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

.\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。

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：

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）

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：

python main.py

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：

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：

uv run python cli.py --help

如需顺序执行多个任务，可通过 --batch-file 提供 UTF-8 JSON 数组或 JSONL 清单。CLI 参数作为全局默认值，每个对象可覆盖 VideoParams 字段：

uv run python cli.py --batch-file ./tasks.json --stop-at video

清单最多包含 100 个任务且不超过 1 MiB。所有条目会在第一个任务启动前完成 参数与本地文件预检；单个任务运行失败不会阻止后续条目，结束后会输出统一的 JSON 汇总。清单中的相对自定义音频与本地素材路径以清单目录为基准。

WebUI 中的 Azure TTS V1 基于 Edge TTS，免费且无需 API Key。项目同时支持 Azure TTS V2、SiliconFlow TTS、Google Gemini TTS、小米 MiMo TTS、MiniMax TTS、ElevenLabs TTS、自托管 Chatterbox TTS、自托管 Kokoro TTS、Fish Audio TTS、ModelBest VoxCPM 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。

ModelBest VoxCPM 需要填写 API Key 和支持 speech_synthesis 的模型 ID。服务以 SSE 返回 WAV 音频，项目会自动转换为视频流水线使用的 MP3。除了普通文本合成，还可以上传参考音频复刻说话人音色；开启“保留参考音频的节奏与情绪”后，默认复用这段音频并要求填写其准确逐字稿，也可另选一段节奏与情绪示范，通过 prompt_audio 和 prompt_text 延续演绎。WebUI 可使用本地 Whisper 自动生成可编辑的逐字稿草稿。上传文件最大 20 MiB，转换后的单个 WAV 最大 5 MiB。参考素材仅用于当前浏览器会话和任务，不写入配置、预设、任务历史或日志。

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：

[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：

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

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。

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。

RuntimeError: No ffmpeg exe could be found.
Install ffmpeg on your system, or set the IMAGEIO_FFMPEG_EXE environment variable.

[app]
# 请根据你的实际路径设置，注意 Windows 路径分隔符为 \\
ffmpeg_path = "C:\\Users\\harry\\Downloads\\ffmpeg.exe"

ulimit -n

ulimit -n 10240

LocalEntryNotFoundError: Cannot find an appropriate cached snapshot folder for the specified revision on the local disk and
outgoing traffic has been disabled.
To enable repo look-ups and downloads online, pass 'local_files_only=False' as input.

An error occurred while synchronizing the model Systran/faster-whisper-large-v3 from the Hugging Face Hub:
An error happened while trying to locate the files on the Hub and we cannot find the appropriate snapshot folder for the
specified revision on the local disk. Please check your internet connection and try again.
Trying to load the model directly from the local cache, if it exists.

• 可以提交 issue 或者 pull request。

点击查看 LICENSE 文件