一、使用Docker一键部署：安装Docker后创建项目目录，编写docker-compose.yml文件并启动服务，通过浏览器访问8080端口即可使用AI视频生成工具。
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如果您希望在本地环境运行AI视频生成工具，以确保数据隐私或提升处理效率，可以通过以下步骤完成软件的安装与部署。以下是详细的多方案操作指南：
一、使用Docker一键部署AI视频生成工具
通过Docker可以快速搭建隔离环境，避免依赖冲突，适合大多数操作系统用户。
1、确保已安装Docker和Docker Compose，可通过命令docker --version验证安装状态。
2、创建项目目录并进入：执行mkdir ai-video && cd ai-video。
3、创建docker-compose.yml文件，并填入AI视频生成工具的镜像信息，例如：
version: '3'
services:
ai-video-generator:
image: aivideo/generator:latest
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- ./data:/app/data
4、在终端运行docker-compose up -d启动服务。
5、打开浏览器访问http://localhost:8080，确认界面加载成功。
二、基于Python环境手动安装AI视频软件
适用于需要自定义模型参数或修改源码的高级用户，提供更高的灵活性。
1、下载并安装Python 3.10或更高版本，检查版本使用python --version。
2、创建虚拟环境：python -m venv ai_video_env，然后激活环境。
Windows系统执行：ai_video_env\Scripts\activate；
macOS/Linux执行：source ai_video_env/bin/activate。
3、克隆开源AI视频项目仓库，例如：git clone https://github.com/example/ai-video-gen.git。
4、进入项目目录并安装依赖：cd ai-video-gen && pip install -r requirements.txt。
5、下载预训练模型文件，并放置于models/目录下，路径需与配置文件一致。
6、启动本地服务：python app.py，默认监听5000端口。
7、访问http://127.0.0.1:5000进入操作界面。
三、使用CUDA加速GPU推理部署
为提升视频生成速度，可启用NVIDIA GPU进行硬件加速，显著缩短渲染时间。
1、确认显卡支持CUDA，且已安装对应驱动程序，使用nvidia-smi查看状态。
2、安装CUDA Toolkit 11.8及以上版本，并配置环境变量。
3、在Python环境中安装支持GPU的PyTorch版本：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118。
4、修改项目中的配置文件，将设备参数设为cuda：device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"。
5、运行生成脚本前设置显存分配策略，防止内存溢出：import os; os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'expandable_segments:True'。
6、启动应用后观察日志，确认模型已加载至GPU设备。
