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2,817 字
梦瑶 发自 凹非寺<br>
量子位 | 公众号 QbitAI<br>
火！爆！惹！<br>
Github热榜持续屠榜，短短几天一路狂揽15.4k stars，甚至一度冲到了Top 1的位置。<br>
不是啥大厂项目，也不是啥新模型。<br>
而是一个叫OpenMontage的开源「视频制作」系统～（剪辑人狂喜.jpg）<br>
友友们，真不怪人家火，主要嘛——<br>
这项目直接把过去传统视频剪辑流程的八百道工序步骤，梭哈成一支「全自动拍片团队」了。<br>
只需对Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等编程工具说出需求，脚本、素材、配音、字幕到剪辑就能一条龙自动完成！<br>
比如下面这个画质、音频、剪辑全在线的动画视频，就是完全用OpenMontage制作的～<br>
自动播放<br>
好好好，AI编程工具集体转岗，变身视频工作室。<br>
只能说在Agent赛道视频剪辑还是太有的整了…<br>
剪辑软件：不er，同行们咋都背着我卷到这一步了?<br>
火爆GitHub的OpenMontage视频制作系统<br>
u1s1，碰过剪辑软件的友友大概都有同一种《崩溃》。<br>
想做一个短视频，本来只是个简单需求，结果一路拆成了十几个工具在打架——<br>
前脚在素材网站疯狂扒视频，后脚去配音软件找声音，再转头打开剪辑软件扣剪辑……（崩溃*100.jpg)<br>
现在AI工具确实不少，但问题也很现实，它们大多只解决一个点，但几乎没人帮咱把一整条视频做完！！<br>
而OpenMontage之所以在Github上如此之火爆，主要还是把传统视频生成的老bug磨平了……<br>
OpenMontage的思路很「直给」——<br>
它不是不优化视频创作某一个环节，而是直接重写整条视频生产链。<br>
具体来说，里面内置了大规模的生产体系：包括52个工具模块、12条标准化视频流水线和400+可组合技能。<br>
从选题、脚本、分镜、素材、配音、字幕、剪辑，到最后合成输出，全部拆成可编排的生产模块～<br>
那问题来了，这不就是一个剪辑工具吗？——NO，NO，NO！<br>
因为OpenMontage本质不是让AI帮咱剪视频，而是让AI替我们组一个剪辑团队：<br>
Claude Code、Cursor、Copilot这些AI coding助手会被当成调度与执行单元，去跑完整的视频制作流程！！<br>
（适配性多多，都是我们的老朋友～）<br>
此外还有个必须值得一说的。<br>
那就是OpenMontage并不局限于「纯AI生成视频」。<br>
因为它还支持直接接入大量开放素材源，包括Archive.org、NASA、Wikimedia、Pexels、Unsplash这些。<br>
相当于它自己在搭一个可检索的真实视频素材库，再把这些素材自动拼进时间线里！<br>
咱来看下面这个皮克斯风格的动画短片官方demo。<br>
这个视频是由6段fal.ai生成的动作片段组成的，配音用的Google Chirp3-HD，字幕是TikTok风格标注，后期用Remotion做统一渲染。<br>
整个故事情节、逻辑和画面完成度都蛮高，从故事到画面，纯·流水线一口气跑出来：<br>
自动播放<br>
再来看下面这个50秒的质感广告大片。<br>
4张由GPT生成的图像打底+自动配音+自动抓取无版权音乐+WhisperX做逐词级字幕对齐+Remotion做最终视觉与数据化包装。<br>
一条完整视频，从画面、声音到字幕节奏，全都被系统自动拼好。<br>
but——更离谱的是《成本》。<br>
官方给出的数据是：单条视频制作成本约0.69美元，换算一下，大概4块多人民币？？？<br>
（有点心动啊我说，再想想我的剪辑软件月费…<br>
自动播放<br>
此外值得一提的是，OpenMontage本身就支持Kling、Runway Gen4、Google Veo这些视频模型。<br>
所以它更像是一个把这些AI工具的「顶级能力」，重新拼成一套可调用生产系统的东西。<br>
只不过这一次，这套系统是跑在Agent上的。（doge）<br>
OpenMontage：行了，这些工具你不用一个个学了，我帮你一起整了得了。（哦吼）<br>
核心运行逻辑：Agent驱动架构<br>
当然了，能让一个系统就把视频创作全流程梭哈，技术架构上必有点东西。<br>
事实上OpenMontage是一个三层结构在协同运作。<br>
最底层是工具层，负责提供原始能力。<br>
比如Kling、Runway、Veo这些视频生成模型，再往下还有图像生成、TTS配音、音乐生成、字幕识别、剪辑渲染这些基础模块，本质上都是一组随时可以被调用的能力单元～<br>
中间一层是技能层，它主要做的是翻译的工作。<br>
也就是把这些零散工具包装成方法，比如脚本怎么生成、分镜怎么拆、画面风格怎么控制、节奏怎么剪、不同模型在什么情况下被调用。<br>
这一层让工具不再只是工具，而变成了一套套可以复用的做事方式～<br>
第三层则是Agent的调度与编排层。<br>
它不再关心某一个环节具体怎么实现，而是直接理解用户要做什么视频，然后自动拆解任务结构，把合适的技能和工具串成一条完整的production pipeline，从输入一个需求开始，一路走到最终成片输出。<br>
底层是能力，中层是方法，上层是组织能力的系统。<br>
这样一来，OpenMontage就能轻轻松松让视频制作变成一套可以被「自动调度」的生产流程了！<br>
大家另一个很关心的问题来了。<br>
这OpenMontage具体咋部署捏？<br>
——《实则不难》。<br>
从GitHub克隆项目到本地环境，安装Python依赖与基础运行环境，然后在.env中配置所需的模型与服务能力就OK～<br>
完成配置后，通过命令行或AI coding工具启动pipeline，就好了～<br>
说实话，OpenMontage在能力上不算一个特别新的东西。<br>
这两年Codex、Claude Cod这些编程工具越来越火后，视频剪辑、内容生成等场景也开始向工作流系统集大成。<br>
就比如前一阵接入Codex的AI视频生成平台HeyGen，也是数字人、画面、字幕、辑、导出全能一锅出。<br>
只不过OpenMontage更进一步的地方在于——<br>
它不依赖单一平台能力，而是把流程本身也变成了可编排对象，所以在系统层面可扩展性更强一些。<br>
当然了，这些对于咱用户来说都不是最重要的。<br>
能省力、没有N个内容生成工具在中间赚差价，而且也不用咱在几个软件来回切换。<br>
怎么不算好事情捏？大家说是吧？<br>
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