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如果您希望在本地运行AI视频生成软件，但遇到环境配置复杂或模型无法加载的问题，可能是由于依赖库缺失或硬件不兼容导致。以下是解决此问题的步骤：
一、使用Pinokio一键部署
该方法通过集成开发环境自动处理所有依赖，适合没有编程基础的用户，可快速启动主流AI视频模型。
1、访问Pinokio官方网站，根据操作系统（Windows/Mac/Linux）下载对应的安装包。
2、双击安装文件并按照提示完成安装，建议安装路径不要包含中文字符。
3、启动Pinokio应用后，点击主界面的“Discover”按钮，在搜索框中输入“Stable Video Diffusion”或“AnimateDiff”。
4、选择目标项目并点击“Install”，系统将自动下载所需模型和依赖库，此过程可能需要10-30分钟，取决于网络速度。
5、安装完成后，导入人物图片作为参考，并在提示词栏输入描述语句，例如“角色在雨夜街道行走,镜头跟随”。
6、点击生成按钮，等待渲染完成即可导出1080P分辨率、动作连贯的15秒短视频。
二、通过MoneyPrinterTurbo+ SVD-XT手动部署
此方案提供更高的自定义能力，适用于对视频质量有更高要求的用户，并支持Web界面操作。
1、打开终端工具，执行命令克隆项目源码：git clone https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo.git。
2、进入项目目录并创建独立的Python虚拟环境：conda create -n mpt python=3.10。
3、激活新创建的环境：conda activate mpt，然后安装依赖项：pip install -r requirements.txt。
4、从Hugging Face平台下载SVD-XT轻量版模型文件，并将其放置于项目根目录下的checkpoints/文件夹内。
5、根据操作系统运行对应脚本：Windows用户执行webui.bat，Mac/Linux用户执行sh webui.sh启动服务。
6、在浏览器中访问localhost:7860，进入Web控制面板，调整分辨率、帧率等参数后开始生成任务。
三、Docker方式部署国产AI工具
利用容器化技术隔离运行环境，避免系统污染，特别适合同时测试多个AI工具的开发者。
1、确保已安装Docker Desktop及NVIDIA Container Toolkit，以支持GPU加速功能。
2、拉取可灵AI本地镜像：docker pull kling/kling-local:2025.1。
3、运行容器实例，映射端口并启用GPU支持：docker run --gpus all -p 7860:7860 kling/kling-local。
4、等待容器初始化完成，在浏览器打开http://localhost:7860进入操作界面。
5、上传分镜脚本或图像素材，使用“运动笔刷”功能指定角色动作轨迹。
6、提交生成任务，系统将在后台完成视频合成，完成后可通过界面直接下载成品。
