一、使用一键安装脚本部署：下载并运行脚本自动配置环境，完成后通过http://localhost:8080访问服务。
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如果您希望在本地环境中快速搭建AI视频生成工具，但面对复杂的依赖配置和环境部署感到困扰，可以通过一键安装脚本简化流程。以下是实现本地部署AI视频生成工具的具体步骤：
一、使用一键安装脚本部署
该方法通过预编写的Shell或Python脚本自动完成环境依赖安装、模型下载和服务启动，适合希望快速上手的用户。
1、打开终端并执行以下命令下载安装脚本：wget https://example.com/ai-video-install.sh。
2、为脚本添加可执行权限：chmod +x ai-video-install.sh。
3、运行脚本开始自动安装：sudo ./ai-video-install.sh。
4、等待脚本自动完成Python环境、CUDA驱动、FFmpeg及核心模型的安装。
5、安装完成后，系统会提示服务已启动，默认访问地址为 http://localhost:8080。
二、基于Docker容器化部署
利用Docker镜像可以隔离运行环境，避免污染主机系统，同时提升部署的一致性和可移植性。
1、确保已安装Docker和Docker Compose，执行命令检查版本：docker --version。
2、创建项目目录并进入：mkdir ai-video && cd ai-video。
3、编写 docker-compose.yml 文件，定义应用服务、GPU支持和端口映射。
4、在文件中指定基础镜像为 nvidia/cuda:12.2-base，并安装PyTorch与AI视频处理库。
5、执行 docker-compose up -d 启动容器，服务将在后台运行。
6、通过浏览器访问本地映射端口，验证Web界面是否正常加载。
三、手动源码编译部署
此方式适用于需要自定义模型结构或修改生成逻辑的高级用户，提供最大灵活性。
1、克隆开源AI视频生成仓库到本地：git clone https://github.com/username/ai-video-generator.git。
2、进入项目目录并创建独立虚拟环境：python -m venv venv && source venv/bin/activate。
3、安装requirements.txt中的依赖包：pip install -r requirements.txt。
4、下载对应权重文件至models/路径，文件名需与配置文件中定义一致。
5、修改config.yaml中的输出分辨率、帧率和推理设备参数。
6、启动本地服务：python app.py --host 0.0.0.0 --port 8080。
