开源！我用 Python 造了个 AI 视频生成框架，输入一句话自动出片

一句话需求，AI 自动完成，视频直接输出。

最近做了一个开源项目：小云雀视频 Agent。它是一个纯粹的 AI 视频生成 Agent 框架，把用户输入的自然语言需求，自动转换成视频。

项目地址（MIT 协议）：

https://github.com/xiaoyunque-video-agent/xiaoyunque-video-agent

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为什么做这个

现在的 AI 视频工具很强，但用起来割裂感严重：

1. 写好 Prompt，打开网页，粘贴，等待，下载
2. 想换个风格？重写 Prompt，重来
3. 想做多镜头？手动拼，累死人

如果这个过程让 AI 自己完成呢？这就是小云雀的设计目标：一个让 Agent 自动完成视频生成的框架。

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快速体验

git clone https://github.com/xiaoyunque-video-agent/xiaoyunque-video-agent.git
cd xiaoyunque-video-agent
pip install -e ".[dev,cli]"

# 无需 API Key，Mock 模式直接测试
python examples/generate_video.py --prompt "古代侠客雨夜竹林行走" --mock

3 秒后就能看到完整的生成流程日志。整个框架的依赖只有 5 个：Pydantic v2、httpx、python-dotenv、openai 和 typer（CLI）。

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核心架构

整个框架就三层：

用户输入
  |
  v
Workflow Agent（工作流编排）
  |
  +-> Prompt Agent（LLM 优化 Prompt）
  |
  +-> Video Agent（提交 + 轮询 + 下载）
          |
          v
    Provider 抽象层
    小云雀 / Mock / Kling（未来）
          |
          v
     生成视频

Prompt Agent

把大白话转成结构化视频 Prompt。支持 OpenAI 和 DeepSeek，几行代码就能接入：

class PromptGenerator(ABC):
    async def generate(self, user_input: str) -> VideoPrompt:
        ...

AI 自动输出场景、角色、运镜、风格、光影、动态等结构化字段。

Video Agent

管理视频任务的完整生命周期。提交任务后，用指数退避轮询：

# 轮询间隔：2s -> 5s -> 10s -> 30s（上限）
# 超时时间：600 秒（10 分钟）
intervals = [2, 5, 10]
timeout = 600

Provider 抽象层

就三个抽象方法：

class VideoProvider(ABC):
    async def submit_video(self, options) -> TaskInfo
    async def query_task(self, task_id: str) -> TaskInfo
    async def download_video(self, url: str, path=None) -> Path

接新平台只需要继承这个接口。框架内置小云雀和 Mock 两种实现，开发阶段用 Mock，测试通过切到真实 API，零代码改动。

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在代码里调用

import asyncio
from src.agents.workflow import WorkflowAgent

async def main():
    wf = WorkflowAgent()
    result = await wf.run("生成 30 秒赛博朋克城市夜景视频")
    print(result.local_path)  # 视频文件路径

asyncio.run(main())

Workflow Agent 的编排代码只有 100 行，每个步骤都有清晰的日志输出。

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进阶：多镜头剧本生成

单一镜头不够？框架内置了 v2.0 多镜头工作流：

剧本文本
  v
ScriptParser        解析为镜头列表
  v
CharacterExtractor   提取角色档案（外貌、服装）
  v
SceneExtractor       提取场景信息（时间、光影）
  v
ShotGenerator        逐镜头生成，跨镜头一致性
  v
AudioDesigner        设计音效和配乐
  v
VideoCompositor      合成最终视频

数据模型用 Pydantic v2 定义：

class Shot(BaseModel):
    id: int                # 镜头编号
    duration: float        # 时长（秒）
    shot_type: ShotType    # 景别：远景/中景/特写/过肩
    subject: str           # 主体
    action: str            # 动作
    camera_movement: str   # 运镜方式
    characters_in_frame: list[str]  # 画面中的角色
    prompt: str            # 生成的 Prompt

每个镜头可以独立调整，然后一键合成最终视频。

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技术栈

技术	用途
Python 3.13+	开发语言
Pydantic v2	数据模型与配置管理
httpx	异步 HTTP 客户端
asyncio	全链路异步 I/O
openai SDK	LLM Prompt 优化
typer	CLI 命令行

测试覆盖：25 个测试文件，核心路径加异常路径全覆盖。Mock Provider 让 CI 测试零外部依赖。

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命令行工具

# 生成视频
python -m src generate --prompt "古代侠客" --duration 10 --ratio 9:16

# 仅提交任务（不等待）
python -m src submit --prompt "测试视频" --duration 10

# 查询任务状态
python -m src query task_abc123

# 下载视频
python -m src download task_abc123 --output ./my_video.mp4

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写在最后

做这个项目的初衷很简单：让视频生成像写代码一样，可以被编排、被自动化。

现在的版本接入了小云雀 API，但 Provider 抽象层已经为 Kling、Runway 留好了位置。框架也是完全开源的，欢迎加功能、提 PR。

仓库地址：
https://github.com/xiaoyunque-video-agent/xiaoyunque-video-agent

欢迎在评论区聊聊你们的 AI 视频使用场景。对框架有想法也可以直接提 Issue。

如果这篇文章对你有帮助，GitHub Star 是对开源最好的支持。

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本文由 CSDN Writer 自动发布