AI视频剪辑项目 OpenMontage 持续霸榜Github

火！爆！惹！

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。

不是啥大厂项目，也不是啥新模型。

而是一个叫OpenMontage的开源「视频制作」系统～（剪辑人狂喜.jpg）

友友们，真不怪人家火，主要嘛——

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。

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！

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～

好好好，AI编程工具集体转岗，变身视频工作室。

只能说在Agent赛道视频剪辑还是太有的整了…

剪辑软件：不er，同行们咋都背着我卷到这一步了?

火爆GitHub的OpenMontage视频制作系统

u1s1，碰过剪辑软件的友友大概都有同一种《崩溃》。

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——

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)

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！！

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……

OpenMontage的思路很「直给」——

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。

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。

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～

那问题来了，这不就是一个剪辑工具吗？——NO，NO，NO！

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：

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！！

（适配性多多，都是我们的老朋友～）

此外还有个必须值得一说的。

那就是OpenMontage并不局限于「纯AI生成视频」。

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。

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！

咱来看下面这个皮克斯风格的动画短片官方demo。

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。

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：

再来看下面这个50秒的质感广告大片。

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。

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。

but——更离谱的是《成本》。

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？？？

（有点心动啊我说，再想想我的剪辑软件月费…

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。

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。

只不过这一次，这套系统是跑在Agent上的。（doge）

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）

核心运行逻辑：Agent驱动架构

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。

事实上OpenMontage是一个三层结构在协同运作。

最底层是工具层，负责提供原始能力。

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～

中间一层是技能层，它主要做的是翻译的工作。

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。

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～

第三层则是Agent的调度与编排层。

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。

底层是能力，中层是方法，上层是组织能力的系统。

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！

大家另一个很关心的问题来了。

这OpenMontage具体咋部署捏？

——《实则不难》。

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～

完成配置后，通过命令行或AI coding工具启动pipeline，就好了～

说实话，OpenMontage在能力上不算一个特别新的东西。

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。

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。

只不过OpenMontage更进一步的地方在于——

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。

当然了，这些对于咱用户来说都不是最重要的。

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。

怎么不算好事情捏？大家说是吧？

参考链接：https://github.com/calesthio/OpenMontage

文章来自于微信公众号 “量子位”，作者 “量子位”