FireRed-OpenStoryline 使用教程-cmzhiku

项目简介

FireRed-OpenStoryline 是由小红书 FireRed 团队开源的 AI 视频剪辑智能体。它将复杂的视频创作过程转化为自然、直觉化的对话体验——你只需用自然语言描述你想要的视频效果，AI 就能自动完成从素材搜索、脚本生成、配乐配音到最终剪辑的全流程。

项目名称 FireRed 取自”星星之火，可以燎原”，寓意将小红书在实际场景中打磨的 SOTA 能力像火种一样传播开来，让每个人都能轻松创作专业级视频。

💡
GitHub 地址：
https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline

核心亮点

🌐 智能媒体搜索

自动搜索下载匹配主题的图片和视频片段，智能分割理解内容

✍️ AI脚本生成

结合主题、画面理解和情感识别，自动构建故事线和旁白，支持 Few-shot 风格迁移

🎵 智能配乐配音

自动推荐 BGM、匹配配音风格和字体，支持卡点节奏对齐

💬 对话式精修

用自然语言换镜头、改节奏、调颜色、加特效，所有修改即时生效

🎨 风格技能复用

将剪辑流程保存为 Skill，换素材一键复制风格，高效批量创作

🔌 OpenClaw 集成

支持通过 OpenClaw Skill 一键安装使用，Claude Code 也可直接调用

环境要求

Python >= 3.11（推荐使用 Conda 管理环境）
Git（用于克隆仓库）
API Key：需在 config.toml 中配置 LLM API Key
操作系统：支持 Windows / macOS / Linux

安装步骤

步骤 1

克隆仓库

bash

git clone https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline.git
cd FireRed-OpenStoryline

步骤 2

创建虚拟环境

推荐使用 Miniforge 安装 Conda：

bash

conda create -n storyline python=3.11
conda activate storyline

步骤 3

下载资源 & 安装依赖

macOS / Linux（自动安装）

bash

sh build_env.sh

Windows（手动安装）

在项目根目录创建 resource 文件夹
下载 Models (models.zip) → 解压到 .storyline 目录
下载 Resources (resource.zip) → 解压到 resource 目录
安装 Python 依赖：

bash

pip install -r requirements.txt

步骤 4

配置 API Key

编辑项目根目录的 config.toml 文件，填入你的 LLM API Key：

⚠️ 启动前务必先配置 API Key，否则无法使用 AI 功能。详见官方文档的 API-Key 配置说明。

启动使用

第一步：启动 MCP Server

macOS / Linux：

bash

PYTHONPATH=src python -m open_storyline.mcp.server

Windows：

powershell

$env:PYTHONPATH="src"; python -m open_storyline.mcp.server

第二步：启动对话界面

命令行界面：

bash

python cli.py

Web 界面：

bash

uvicorn agent_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 8005

✅ 启动成功后，直接用自然语言描述你想要的视频效果，AI 就会自动帮你完成剪辑！

OpenClaw 集成（推荐）

如果你使用 OpenClaw，可以通过 Skill 一键安装：

bash

openclaw skills install openstoryline-install
openclaw skills install openstoryline-use

安装完成后，只需将素材发给 OpenClaw，它就能帮你完成从安装到出片的全流程。

Claude Code 用户

在仓库根目录启动 Claude Code，直接使用内置 Skill：

bash

/openstoryline-install
/openstoryline-use

Docker 部署

也可以通过 Docker 快速部署：

bash

# 拉取镜像
docker pull openstoryline/openstoryline:v1.0.1

# 国内用户推荐阿里云镜像
docker pull crpi-6knxem4w8ggpdnsn.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/openstoryline/openstoryline:v1.0.1

# 启动容器
docker run \
  -v $(pwd)/config.toml:/app/config.toml \
  -v $(pwd)/outputs:/app/outputs \
  -p 7860:7860 \
  openstoryline/openstoryline:v1.0.1

启动后访问 http://localhost:7860 即可使用 Web 界面。