FunClip 视频剪辑工具全流程指南从安装到 AI 智能裁剪一次讲清【免费下载链接】FunClipFunASR-powered video transcription, subtitle generation, and LLM-assisted clipping tool with a local Gradio UI.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClipFunClip 是阿里巴巴通义实验室开源的免费视频剪辑工具基于 FunASR 语音识别与多款大语言模型在本地浏览器中完成字幕生成、说话人分离与 AI 智能裁剪。本文跟着一位新手用户从安装到产出第一条成片把它的全部能力完整走一遍适合想用 AI 省下剪辑时间的普通用户。一、从一段剪了一晚上的访谈说起先讲一件我自己的事。上周帮朋友处理一段 40 分钟的访谈视频他想要其中三句金句拼成一条短视频。我用最传统的方式开工打开播放器反复拖动时间轴一句一句听手动记录秒数再回到剪辑软件里对齐、截取。三句话而已我却忙到凌晨中间还因为记错了两个时间点返工。那个晚上我意识到传统剪辑卡住的从来不是切这个动作而是三件小事听不懂视频里的语音没有文字版找一句特定的话只能靠耳朵对不齐就算听到了想留的内容也拿不准它精确出现在哪一秒分不清两个人同时出现在画面里时想只留其中一个人的段落几乎是手工活。后来我找到并装上了 FunClip上面三个问题被它用语音识别和 AI 逐一对付掉了。这篇教程就按我实际使用的顺序写下来从安装到第一条成片再到几个容易踩的坑全程没有多少代码跟着走就行。二、FunClip 安装教程两条命令三分钟启动本地服务FunClip 是本地部署的工具这意味着你的视频不会上传到任何人的服务器识别全程在自己电脑上完成。前提很简单一个能跑 Python 的环境以及稳定的网络首次要下载模型权重。安装只有两步git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip cd FunClip pip install -r requirements.txt依赖装好后启动服务也只需要一行python funclip/launch.py看到终端输出一串地址后用浏览器打开localhost:7860就进入 FunClip 的图形界面了。第一次启动时程序会自动下载语音识别模型默认是 Paraformer-Large识别效果在开源中文 ASR 模型里属于第一梯队这一步取决于网速可能需要等几分钟。好消息是模型下载后会缓存在本地之后再启动就是秒开。如果你想现在就了解启动参数常用的只有这几个其余可以以后再看参数作用-l en切换到英文识别与界面模式-m fun-asr-nano使用高精度多语言转写模型-m sensevoice使用 SenseVoice额外支持情绪识别与音频事件检测-p 8080更换默认端口默认 7860-s True生成一个公网分享链接方便远程使用三、认识 FunClip 智能视频剪辑主界面四个区域各管一件事服务起来之后第一眼看到的主界面可能会让你有点懵——按钮不少但别慌它们其实分成了四个区域各管一件事。FunClip 智能视频剪辑主界面左侧负责上传与识别右侧是 LLM 智能裁剪模块上传区在界面左侧支持上传本地视频或音频也可以先用内置的示例素材练手识别区紧挨着上传区放着识别和识别区分说话人两个按钮以及热词输入框、输出目录设置裁剪区识别完成后这里会出现带时间戳的文本结果和 SRT 字幕列表供你选择要保留的段落LLM 区界面右侧独立的一块是让大语言模型帮你挑片段的进阶功能先放着我们走到第六节再碰它。第一次使用不用记这么多只要记住一个口诀先上传再识别后裁剪。接下来我们就按这个顺序产出第一条成片。四、第一条成片用 FunClip 完成上传、识别与字幕裁剪这是 FunClip 最基础也最常用的玩法全程四步跟着官方流程图示走不会出错。FunClip 视频剪辑完整流程上传视频、点击识别、选定文本、执行裁剪第一步上传素材。点击上传按钮选择你的视频或者干脆用界面里的示例视频先熟悉操作再换自己的素材。第二步点击识别。FunClip 会调用语音识别模型把视频里说的话转成带时间戳的文本同时自动生成一份完整的 SRT 字幕文件。这一步是后面所有操作的基础识别结果里每一行文本都对应视频中的精确时间段。第三步选定要保留的文本。把识别结果中想留下的句子复制到待裁剪文本输入框。支持多段一起填想剪哪几句就填哪几句一次可以剪出多个片段。第四步点击裁剪。如果只是想截取画面直接点裁剪如果想让成片直接带上烧录好的字幕就选裁剪字幕——不过后者需要先安装 ImageMagick 和字体文件项目目录里的 font/ 文件夹已经备好了一个默认黑体直接使用即可。到这里你的第一条成片就出炉了。相比我上次手忙脚乱的一晚上用 FunClip 从识别到裁剪只花了几分钟而且 SRT 字幕是自动生成的连手动打轴都省了。五、多人对话只留一个声音FunClip 说话人分离怎么用如果你的视频里不止一个人在说话比如访谈、会议、网课问答第二节里那个识别区分说话人按钮就派上用场了。点击它之后FunClip 会在识别文本的同时调用 CAM 说话人识别模型自动给每一段话标上说话人 ID。之后你不需要再一句句挑文本直接在裁剪框里输入某个说话人 ID点击裁剪就能把这位说话人在全片里的所有段落一次性提取出来。这个功能最实用的场景是一段两小时的会议录像你只想保留某位领导的发言或者一段多人播客你想单独剪出嘉宾的部分做预告。以前这种需求要么手动监听要么交给付费剪辑服务现在在 FunClip 里就是点两下的事。六、把选择权交给 AIFunClip LLM 智能裁剪配置实操FunClip 最具想象力的功能是让大语言模型来替你决定剪哪里。它的逻辑是先让模型读一遍完整的 SRT 字幕理解视频在讲什么再根据你的要求挑出符合条件的时间段最后自动执行裁剪。FunClip LLM 智能裁剪配置界面选择模型、填入 API 密钥、调整 Prompt 后即可一键推理裁剪实际操作分四步选择模型在 LLM 模块里挑选你常用的大模型qwen 系列、gpt 系列等主流模型都支持如果你有别的偏好LLM 相关的调用代码都集中在 funclip/llm/ 目录下照着格式扩展也不难填入 API 密钥这里需要你自备对应服务商的 API Key界面里也标注了不同服务商密钥的填写区别调整 Prompt系统默认提供了一套提示词你也可以按需求改写比如只保留表达核心观点的句子挑出情绪最激动的段落一键推理与裁剪先点LLM 智能段落选择模型会返回按时间戳拆分的候选片段列表确认满意后点LLM 智能裁剪成片就出来了。我把默认 Prompt 改成了提取这段视频中最适合做开场白的 30 秒效果出乎意料地合理。Prompt 这东西很值得玩改一句措辞剪辑思路就完全不同这也是 FunClip 和普通按关键词切的工具最大的区别——它是真的在读内容、理解语义。七、识别不准怎么办热词、多语种与英文模式的补救方案用了一段时间后你会发现通用模型再强也架不住你视频里全是行业黑话和人名。好在 FunClip 准备了几个补救手段热词定制。如果识别结果里某个人名、产品名或专业术语老是出错把这些词填进热词框再重新识别。FunClip 集成了 SeACo-Paraformer 的热词定制能力会优先匹配你指定的词汇正确率提升非常明显。多语种与方言。用-m fun-asr-nano启动时模型支持普通话、英语、日语、7 类中文方言和 26 种地域口音-m sensevoice则在多语种识别之外额外输出情绪识别和音频事件检测标签。英文模式。需要处理英文视频时用python funclip/launch.py -l en启动界面会切换到英文版识别与裁剪流程完全一致。FunClip 英文模式界面上传、说话人识别、字幕裁剪的流程与中文版保持一致顺带一提如果只是做视频默认的 Paraformer 就够用且最稳Nano 模型虽然转写更准但目前不提供可靠的字符级时间戳需要精确按文本裁剪时还是回到默认模型更放心。八、这里有几个坑官方文档没细说我实际用下来的经验里有几个问题不算 bug但文档里着墨不多第一次用很容易卡住提前知道能省不少时间。首次下载模型的网络要稳。模型权重有几 GB 级别网络不稳定容易下载失败另外别开断断续续的代理很可能卡在半路。下完一次就本地缓存了之后就快了。裁剪字幕不是开箱即用。烧录字幕依赖 ImageMagickWindows 用户装完还要在 moviepy 的配置文件里指定路径别以为装好依赖就万事大吉。LLM 功能必须自备 API Key。它调用的是你自己的大模型接口不会免费赠送额度也没有内置密钥这一点和识别功能完全不同。大视频建议单独设置输出目录。界面支持自定义输出路径识别中间结果、SRT、裁剪片段都会存过去集中管理比默认的临时目录好找得多。长视频注意内存占用。识别阶段模型会占用不少内存或显存处理几十分钟的视频时建议关掉浏览器里一堆占内存的标签页再动手。九、下一步把你的第一条成片变成工作流到这里FunClip 从安装到进阶的完整链路你已经走了一遍安装、识别、按文本裁剪、按说话人裁剪、LLM 智能裁剪、热词与多语种以及那些文档没写的小坑。接下来建议你亲手跑一遍找一个几分钟的示例视频把四个区域都点一遍产出你的第一条 AI 成片。跑通之后再去翻翻 funclip/ 目录下的核心代码重点看看 funclip/llm/ 里几个模型接口是怎么组织的——说不定你改出来的第一个 Prompt或者接入的第一个新模型会成为社区里下一个被大家抄作业的玩法。工具本身免费开源它最大的价值是让你把省下来的时间花在真正重要的创意上。【免费下载链接】FunClipFunASR-powered video transcription, subtitle generation, and LLM-assisted clipping tool with a local Gradio UI.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
