答案：通过Docker、一键脚本或Anaconda可快速部署AI视频生成工具。首先使用Docker拉取镜像并运行服务，或运行自动化安装脚本完成环境配置，也可用Conda创建独立环境安装依赖并启动项目，最终在本地访问Web界面实现视频生成。
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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，但面对复杂的配置流程感到无从下手，可以通过以下方法实现一键部署。以下是具体操作步骤：
一、使用Docker容器化部署
利用Docker可以将AI视频生成软件及其依赖环境打包成镜像，实现跨平台快速部署。该方式避免了手动安装库文件和配置环境变量的繁琐过程。
1、确保您的系统已安装Docker和Docker Compose，可通过命令 docker --version 验证安装状态。
2、下载支持AI视频生成的开源项目Docker镜像，例如基于Stable Video Diffusion的镜像包，执行命令：docker pull jiaming/svd-local:latest。
3、创建一个工作目录并编写 docker-compose.yml 文件，定义服务、端口映射及存储卷路径。
4、在终端运行 docker-compose up -d 启动容器服务，等待初始化完成。
5、通过浏览器访问 http://localhost:7860 进入Web界面，确认服务正常运行。
二、基于脚本的一键安装方案
部分AI视频生成工具提供自动化安装脚本，能够自动检测系统环境并完成全部依赖项的配置。
1、访问指定开源项目的GitHub页面，如“VideoFusion-Local”仓库，下载 deploy.sh 脚本文件。
2、为脚本添加执行权限，输入命令：chmod +x deploy.sh。
3、运行脚本：sudo ./deploy.sh，过程中会自动安装Python环境、CUDA驱动（若支持GPU）及模型权重文件。
4、根据提示选择安装路径与默认参数，等待脚本输出“Deployment Complete”信息。
5、启动本地服务，执行生成命令或打开UI界面进行视频创作。
三、Anaconda虚拟环境部署
对于需要精细控制Python依赖关系的用户，使用Conda创建独立环境可有效隔离冲突库版本。
1、安装Anaconda或Miniconda，然后打开终端创建新环境：conda create -n videoai python=3.10。
2、激活环境：conda activate videoai。
3、克隆目标AI视频项目代码库，例如：git clone https://github.com/modelscope/text-to-video.git。
4、进入项目目录并安装依赖：pip install -r requirements.txt。
5、下载预训练模型至 models/ 子目录，并执行启动命令：python app.py --host 0.0.0.0 --port 7860。
