VibeClip:開源AI視頻編輯器,通過聊天控制剪輯
VibeClip 是一款開源、自託管的 AI 視頻編輯器,用户只需通過聊天即可將長視頻轉換為帶有字幕的 9:16 短視頻。它使用本地 faster-whisper 進行轉錄,並通過 LLM 智能分析精彩片段,支持多種 LLM 提供商,且數據完全由用户掌控。
VibeClip 是一款完全開源的 AI 視頻編輯工具,採用自託管架構,用户可以通過簡單的聊天對話控制視頻剪輯。該項目託管在 GitHub 上,遵循 AGPL-3.0 許可證,目前獲得了 2 顆星,使用 Python、JavaScript、HTML 和 CSS 構建。VibeClip 的核心工作流程包括:上傳視頻、本地 faster-whisper 進行語音轉文字、LLM 分析視頻結構並識別高光時刻(如開場、流程、價值點)、自動進行跳切、9:16 重新構圖、添加同步字幕、背景音樂和環境音,最後導出為豎版 MP4。用户還可通過聊天界面下達深度編輯指令,如去除填充詞(“嗯”“啊”)、縮放、添加品牌覆蓋層、B 卷素材等。VibeClip 內置了多種預設風格,包括 Hormozi、MrBeast、Podcast Minimal 和 Kinetic,一鍵即可應用完整的字幕、節奏、縮放、音樂和音效組合。用户也可以自定義預設,以 JSON 文件形式導入。
在數據隱私方面,VibeClip 採用 BYOK(自帶密鑰)模式,從不內置任何 API 密鑰。用户可以通過環境變量或應用內設置頁面提供自己的 LLM 密鑰,支持的提供商包括 OpenAI、DeepSeek、Gemini、Claude 以及任何兼容 OpenAI 的端點(如 Ollama、LM Studio、OpenRouter)。密鑰在存儲時加密,不會發送到瀏覽器。語音轉文字完全在本地運行,無需網絡連接。所有渲染任務也由本地 faster-whisper 和 ffmpeg 完成,只有 LLM 調用和可選的 Pexels 素材請求會聯網。
部署方式極為簡便。用户只需克隆倉庫,複製 .env.example 為 .env,填入一行 LLM 密鑰,然後運行 docker compose up -d --build 即可啓動實例。默認配置下,註冊無需郵箱驗證,系統使用控制台輸出一次性密碼,適合個人使用。如果沒有 Docker,也可以直接通過 Python 3.12+ 和 uv 運行。項目提供了豐富的配置選項,包括視頻編碼器(libx264 或 Apple Silicon 的 h264_videotoolbox)、最大上傳時長、每個用户的最大項目數、是否啓用託管模式等。
VibeClip 還包含一個完整的 Web 應用界面,提供實時 9:16 預覽、剪輯卡片、類似 CapCut 的時間線以及內嵌聊天助手。項目捆綁了免版税的音效、音樂和演示素材,部分曲目(如 Kevin MacLeod 的作品)需要署名。社區貢獻者可以通過提交 Issue 和 Pull Request 參與開發,項目還提供了貢獻指南和安全策略。總的來説,VibeClip 是一個功能強大、注重隱私的自託管 AI 視頻編輯解決方案,特別適合希望避免 SaaS 鎖定並完全控制數據的創作者。