SceneFab 是为自媒体解说创作者打造的 AI 影视解说视频一站式创作工具。
上传一部电影或短剧 → AI 自动理解视频语义 → 按情节拆条 → 生成第一人称解说稿 → 合成情感化配音 → 对齐字幕 → 输出带解说的完整视频。
| 痛点 | SceneFab 解法 |
|---|---|
| 写一篇解说稿要 2-3 小时 | DeepSeek-V4 多 LLM 联合生成，7+ 风格，分钟级出稿 |
| 配音需要专业设备 | Edge-TTS / F5-TTS 双引擎，50+ 音色 + 零样本克隆 |
| 字幕对齐手动逐句调整 | TTS Word-level Timing，50ms 精度自动对齐 |
| 短剧整季 25 集一个个做 | DAG 并行流水线，整季 15 分钟批量出 |
| 多平台尺寸不同要反复剪 | 8 平台智能适配，一键导出抖音/B站/小红书 |
| 视频文件上传到云端不安全 | 完全本地处理，素材隐私 100% 安全 |
目标用户：影视解说自媒体人 · 短剧批量生产团队 · 混剪创作者 · AI 视频工具开发者
| 🎬 AI 语义拆条 | ✍️ 智能解说生成 | 🎙️ 一键配音合成 | 📺 8 平台适配 |
|---|---|---|---|
|
Qwen3.7 视觉理解 自动识别场景边界、人物动作、对话起止 情感峰值选段 · 视觉×音频双维评分 |
DeepSeek-V4 · 7+ 风格 第一人称视角 · 词级时间戳 短剧 4 风格（悬疑/甜宠/复仇/逆袭） |
Edge-TTS · F5-TTS 50ms 精度字幕对齐 零样本音色克隆 · 情感化语音 |
抖音/B站/小红书/西瓜 YouTube/TikTok/快手/剪映 AI 智能裁剪 + 平台封面 |
| ⚡ DAG 并行流水线 | 📺 短剧整季批量 | 🔒 安全加固 | 📊 数据回流 |
|
拓扑排序 + parallel_group 解说/配音/封面 3 步并行 整季 25 集 15 分钟出 |
25-50 集一键导入 自动识别集数 · 断点续传 自动重试 · 进度实时反馈 |
FFmpeg 参数白名单 消除 90%+ 命令注入面 SQLite 审计日志全程记录 |
多平台效果追踪 播放/点赞/评论/完播率 智能优化建议 · 闭环迭代 |
前往 Releases 页面下载：
| 平台 | 架构 | 安装包 |
|---|---|---|
| 🪟 Windows | x64 | SceneFab-x.x.x-x64-setup.exe |
| 🍎 macOS | Apple Silicon | SceneFab-x.x.x-aarch64.dmg |
| 🍎 macOS | Intel | SceneFab-x.x.x-x64.dmg |
| 🐧 Linux | x64 | SceneFab-x.x.x-x64.AppImage |
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Agions/scene-fab.git
cd scene-fab
# 安装依赖
pip install -e .
# 启动 GUI
scenefab gui# DeepSeek（解说生成主力）
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."
# 可选：Qwen3.7（视觉理解增强）
export QWEN_API_KEY="sk-..."
# 不配置也能用：Edge-TTS 配音、字幕对齐、视频合成等基础功能全本地可用# 单视频解说创作
scenefab commentary create-movie ./movie.mp4 --style 纪录片 --output ./output/
# 短剧整季批量生产
scenefab batch /path/to/series/ --preset short_drama_suspense --parallel 2
# 多平台一键导出
scenefab export master.mp4 --platforms douyin,bilibili,xiaohongshu┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ UI 层 (PySide6 6.9) │
│ HomePage · 5-Step Wizard · MonitorPanel · Worker │
└──────────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
│ Signal/Slot
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ v2.x 核心引擎 (scenefab.core.*) │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │
│ │PipelineEngine│ │BatchProcessor│ │ SafeFFmpeg │ │AuditLogger │ │
│ │ (DAG 并行) │ │ (批量+断点) │ │ (白名单) │ │ (SQLite) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └────────────┘ └────────────┘ │
└──────────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 业务服务层 (services/) │
│ ai/ LLM · Vision · TTS · ASR 适配器 │
│ video/ FFmpeg · 帧提取 · 合成 · 缓存 │
│ emotion/ 情绪弧线分析 · 节奏检测 │
│ cover/ 智能封面 · 元数据生成 │
│ data_feedback/ 多平台数据回流 · 效果分析 │
│ export/ MP4 · 剪映草稿 · 8 平台导出 │
└──────────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Models + Utils + Plugins (数据+工具) │
│ models/ 领域模型 │ utils/ 工具函数 │ plugins/ 插件加载 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 视觉理解 | Qwen3.7 · Gemini 3.5 Flash |
| 解说生成 | DeepSeek-V4 · 多 LLM Fallback |
| 语音合成 | Edge-TTS · F5-TTS |
| 视频处理 | FFmpeg · OpenCV |
| UI 框架 | PySide6 · Qt Design Tokens |
| 数据存储 | SQLite 3 · 本地优先 |
| 代码质量 | Ruff · pytest · GitHub Actions CI |
| AI Agent | Hermes Agent · MCP Protocol |
- v2.2.0 — AI 模型升级（Qwen3.7 / Gemini 3.5 Flash / 新 TTS）· 数据回流 · 情绪分析 · 爆款预测
- v2.1.0 — 统一架构（EventBus + DI + 类型化事件）
- v2.0.0 — DAG 并行流水线 · FFmpeg 安全加固 · 短剧批量 · 8 平台适配
- v1.1.0 — 8-Phase 架构重构 · ruff UP 规则 · 完全向后兼容
- Web Dashboard（轻量级远程监控 + 任务管理）
- 插件市场（用户自定义 AI Provider / TTS 音色）
- 多语言 i18n（日 / 韩 / 英 / 西）
- 智能字幕翻译（保留时序的多语言翻译）
- 云端协作（项目云存储 + 多人审稿）
- 移动端预览（iOS / Android 实时预览 App）
欢迎 PR / Issue / Discussion！
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- 创建 feature 分支（
git checkout -b feat/amazing-feature） - 提交改动（遵循 Conventional Commits）
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| 类型 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
feat |
新功能 | feat(pipeline): commentary 5-step pipeline |
fix |
Bug 修复 | fix(ci): correct vision_providers import path |
perf |
性能优化 | perf(emotion): parallel detection + audio cache |
docs |
文档更新 | docs(readme): professional redesign |
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