一、使用Docker一键部署：通过Docker快速拉取AI视频生成镜像，创建项目目录并编写docker-compose.yml文件后启动服务，访问http://localhost:8080即可使用，适合多数系统环境。二、源码编译安装：克隆GitHub仓库，配置Python虚拟环境并安装依赖库，设置模型路径后运行app.py启动服务，适用于需自定义功能的高级用户。三、Conda环境部署：安装Miniconda或Anaconda，通过environment.yml创建独立环境并激活，添加脚本路径后运行服务，便于管理多项目依赖。建议定期更新镜像与环境以确保安全与兼容性。
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如果您希望在本地环境中快速部署AI视频生成工具，以便高效制作高质量视频内容，可以通过以下步骤完成安装与配置。以下是详细的部署方案：
一、使用Docker一键部署
通过Docker可以快速拉取预配置的AI视频生成镜像，避免复杂的依赖安装过程，适合大多数操作系统环境。
1、确保您的系统已安装Docker和Docker Compose，可通过命令docker --version验证安装情况。
2、创建项目目录并进入该路径，例如执行mkdir ai-video-tool && cd ai-video-tool。
3、编写docker-compose.yml文件，包含AI视频工具的镜像地址、端口映射及存储卷配置。
4、执行docker-compose up -d启动容器服务。
5、访问http://localhost:8080查看是否成功加载AI视频工具界面。
建议定期更新镜像版本以获取最新功能和安全补丁
二、源码编译安装
适用于需要自定义功能或调试代码的高级用户，能够灵活修改AI模型处理逻辑。
1、从官方GitHub仓库克隆项目源码到本地，使用命令git clone https://github.com/example/ai-video-gen.git。
2、安装Python 3.9及以上版本，并配置虚拟环境：python -m venv venv && source venv/bin/activate（Linux/Mac）或venv\Scripts\activate（Windows）。
3、安装依赖库，运行pip install -r requirements.txt，注意部分包可能需从国内镜像源加速下载。
4、配置模型权重文件路径，在config/model_config.yaml中指定本地模型存放位置。
5、启动服务：执行python app.py运行主程序。
若出现CUDA内存不足错误，请降低视频生成分辨率参数
三、Conda环境部署
利用Conda管理多版本依赖库，特别适合同时运行多个AI项目的开发人员。
1、下载并安装Miniconda或Anaconda，根据操作系统选择对应安装包。
2、导入提供的environment.yml文件创建独立环境：conda env create -f environment.yml。
3、激活环境：conda activate ai-video-env。
4、将可执行脚本添加至环境路径，或将启动命令写入批处理文件。
5、运行前端界面或API服务，确认所有模块加载正常。
建议为每个项目创建独立Conda环境以避免依赖冲突
