从 0 到成片OpenCreator原 KrillinAI视频翻译工作台 30 分钟部署上手【免费下载链接】OpenCreatorFormerly KrillinAI. Open-source AI workspace for creators, powered by Codex. Create videos, images, voice, avatars, translations, and edits with Agents in one place.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kr/OpenCreatorOpenCreator原名 KrillinAI是一个开源 AI 创作者工作台核心能力是视频翻译上传一段视频自动完成字幕转写、AI 翻译、智能配音和成片合成也可做视频下载、封面与图像生成。本文带你分别拉起它的 Go 媒体后端和 Web 工作台最终在浏览器里跑通第一条视频翻译。先回答一个问题要部署的东西到底有几件很多人以为这是一个服务实际上仓库里是两件可以分开启动的东西Go 媒体后端runtime/krillinai负责转写、翻译、配音、合成这条媒体流水线默认监听127.0.0.1:8888。只要你想用视频翻译引擎部署的就是它。Node 工作台apps/web 本地 daemon可视化界面输入视频链接、调字幕、看进度、下成片默认入口http://127.0.0.1:19861/。想点点鼠标完成创作就把它也拉起来。两者不冲突可以只跑后端当 API 服务用也可以全套跑起来。动手前备齐三样东西后端是 Go 1.22 项目go.mod 锁定的版本并且启动时会做一次依赖检查——FFmpeg、yt-dlp 这类媒体组件缺一个就直接退出所以别跳过这一步go version # 需要 1.22 ffmpeg -version # 转写和合成都靠它 node --version # 工作台需要 Node 22⚠️ 最容易翻车的就是这里FFmpeg 没装好服务日志只会留下一句依赖环境准备失败然后安静退出。装好再往下走能省二十分钟。工作台这边仓库的packageManager字段锁定了 pnpm 9.15.0建议用corepack enable让版本自动对齐避免装出来的依赖树和仓库期望不一致。拉下代码只认两个目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/kr/KrillinAI cd KrillinAI目录很多但你今天只需要关心两块runtime/krillinai/是 Go 媒体后端入口在cmd/serverapps/是 Node 侧的工作台与 daemon。其余packages/、docs/都是共享协议和文档部署过程碰不到。配置文件只动这几个键后端读取同目录下的config.toml示例模板带全量中文注释先复制一份再改cd runtime/krillinai cp config/config-example.toml config/config.tomlconfig 示例里大部分键保持默认即可真正要动的只有四处键为什么必须改[server]host / port默认127.0.0.1:8888想跨机器访问就改这里[llm]api_key / model翻译用 LLM兼容 OpenAI 请求格式的服务都能填[transcribe]provider转写走云端 OpenAI Whisper、本地 faster-whisper 还是阿里云三选一[tts]provider配音走 OpenAI、阿里云、edge-tts 或 MiniMax⚠️ 记住一条规则选了哪个 provider就只填对应的子段其余子段[transcribe.aliyun]、[tts.minimax]等留空完全没问题模板文件也这么示范。[app]里的并发数、分句长度先按默认跑等翻译速度不满意了再回头调。一条命令拉起媒体后端cd runtime/krillinai go build -o krillinai-server ./cmd/server ./krillinai-server也可以用go run ./cmd/server直接跑效果相同。为什么建议 build 出二进制仓库的发布包本质就是krillinai-server可执行文件加一份config/目录你现在等于手动复现了发布流程以后直接拷这两个东西就能部署到别的机器。启动成功后终端会打出一行带 host 和 port 的服务启动日志日志由 log/zap.go 统一输出。这时另开一个终端验证curl -I http://127.0.0.1:8888一条命令拉起工作台回到仓库根目录pnpm install pnpm web:dev浏览器打开http://127.0.0.1:19861/。这里不需要手工配连接信息——开发服务器会按需拉起本地 daemon 并自动注入临时 Runtime token首次启动还会自动准备一个默认项目输入框立即可用。如果你的目的只是验证后端 API也可以跳过这一步用pnpm daemon:dev单独跑 daemon完整体验还是web:dev最省事。跑通第一条视频翻译在工作台左侧进入视频翻译工作区流程是导入本地视频或粘贴一个公开视频链接走 yt-dlp 解析选择源语言和目标语言勾选是否要双语字幕、是否配音提交后按 转写 → 翻译 → 配音 → 合成 顺序执行Timeline 里能看到每一步的真实进度完成后导出 SRT 字幕、配音音频或直接下载带字幕成片。翻译速度不理想时先别怀疑网络回头看[app]段transcribe_parallel_num控制转写并发本地模型建议保持 1translate_parallel_num控制翻译并发API 有 TPM 限额就调低。这两处是翻不动了最常见的原因。跑起来之后翻车先看哪三处服务跑起来之后偶尔会出问题按命中率从高到低排查后端启动日志——main.go里有三个清晰的失败出口加载配置失败、依赖环境准备失败、后端服务启动失败看到哪句就知道该修配置还是修环境端口占用——8888后端和 19861工作台被旧进程占着是最常见的我明明启动了但打不开provider 配置对不上——[tts]写了aliyun却只填了[tts.openai]的密钥这类错位不报大错只是对应功能静默失效。数据落在仓库根目录的.runtime/app.sqlite存项目和任务runs/存每次运行的日志workspaces/是托管工作区。备份时把整个目录拷走即可Codex 的会话数据在$CODEX_HOME和.runtime/是两套要分开备份。除了视频翻译工作台的视频下载工具也能顺手用起来粘贴链接后列出可用清晰度和格式下载下来的音视频可以直接喂给翻译流程省掉自己找资源的步骤。到这里从空仓库到上传 → 翻译 → 配音 → 成片的完整闭环已经跑通后端和工作台都能各自独立重启。卡住的时候用户指南与故障排查 覆盖了备份、恢复和常见报错需要对接 API 的话Runtime API 文档 是接口层面的真相源。【免费下载链接】OpenCreatorFormerly KrillinAI. Open-source AI workspace for creators, powered by Codex. Create videos, images, voice, avatars, translations, and edits with Agents in one place.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kr/OpenCreator创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考