[AI-video] Web UI | Streamlit(py to web) | 應用配置config.toml

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docs：AI creates videos

MoneyPrinterTurbo 是一個自動化短視頻創作流程的開源項目。

在這里插入圖片描述

它通過輸入主題或關鍵詞，利用人工智能（大語言模型）生成腳本和搜索條件，接著合成語音、查找相關視頻素材、創建字幕，最終將所有組件組裝成完整的視頻文件。

通過網頁界面，我們可以配置設置并啟動生成流程。

架構流程圖

在這里插入圖片描述

章節導航

  1. 網頁用戶界面(UI)
  2. 應用配置
  3. 任務編排
  4. 任務狀態管理
  5. 數據模型與架構
  6. 大語言模型服務
  7. 語音合成服務
  8. 字幕服務
  9. 視頻素材服務
  10. 視頻生成服務

第一章：網頁用戶界面(UI)

歡迎來到MoneyPrinterTurbo的第一章！

  • 我們將從項目中最直觀可見的組成部分開始探索——網頁用戶界面（簡稱Web UI）。

  • 我們可以把Web UI想象成MoneyPrinterTurbo的控制中樞。

  • 就像通過汽車儀表盤控制行駛方向、調整收音機或查看車速一樣，Web UI讓我們能夠告訴MoneyPrinterTurbo想要制作的視頻類型、自定義創作方式、啟動生成流程并查看最終成果。

MoneyPrinterTurbo的核心目標是幫助我們輕松實現自動化短視頻創作，而Web UI正是實現這一目標的友好界面，它將背后所有復雜步驟都隱藏在簡潔的操作面板之下。

什么是Web UI？

Web UI是MoneyPrinterTurbo應用程序中通過網頁瀏覽器（如Chrome、Firefox、Edge等）訪問的可視化界面。

它基于名為Streamlit的創新工具構建，這個工具讓我們能夠用Python代碼輕松創建交互式網頁應用。

在這里插入圖片描述

通過Web UI，我們可以實現：

  • 告知系統視頻創作主題
  • 定制視頻、音頻和字幕的各類參數
  • 啟動視頻生成流程
  • 監控進度并查看異常狀態
  • 下載成品視頻文件

讓我們通過實際案例了解它的操作流程。

首個視頻創作：快速體驗

假設我們要創作關于"閱讀的益處"的短視頻，典型操作流程如下：

  1. 啟動系統：在計算機上運行MoneyPrinterTurbo應用程序
  2. 訪問界面：在瀏覽器中打開UI運行地址（通常為http://localhost:8501）
  3. 輸入主題：定位到"視頻腳本設置"區域，在"視頻主題"輸入框鍵入"閱讀的益處"
  4. 參數調整（可選）：瀏覽"視頻設置"、“音頻設置"和"字幕設置"區域，初次可保留默認參數，但可以探索"視頻寬高比”（豎屏適用于TikTok/短視頻，橫屏適用于YouTube）或"背景音樂"等選項
  5. 生成啟動：定位到醒目的"生成視頻"按鈕（通常位于底部區域）并點擊
  6. 過程追蹤：界面將顯示實時日志消息，展示系統正在執行的步驟
  7. 成果獲取：完成后，界面將顯示視頻下載鏈接

這就是基本操作流程~

Web UI在此過程中承擔著全程控制中心的角色。

AI生成視頻初體驗

界面功能模塊

Web UI通過模塊化設計實現信息輸入與參數調整，代碼片段顯示主要包含以下功能區域：

  • 視頻腳本設置：提供核心創意（視頻主題）或完整腳本（視頻腳本）的輸入區域，支持自動生成關鍵詞（視頻關鍵詞）

    st.text_input(tr("視頻主題"),  # 來自語言文件的標簽value=st.session_state["video_subject"],key="video_subject_input",
)
st.text_area(tr("視頻腳本"),  # 來自語言文件的標簽value=st.session_state["video_script"],height=280
)
# 其他腳本相關輸入...

    此簡化示例展示Streamlit如何創建主題與腳本的輸入組件

  • 視頻設置：控制素材來源（視頻源）、剪輯模式（視頻拼接模式、轉場效果）、畫面比例（視頻寬高比）和片段時長（片段持續時間）等視覺參數

    st.selectbox(tr("視頻源"),  # 來自語言文件的標簽options=range(len(video_sources)),format_func=lambda x: video_sources[x][0],index=saved_video_source_index,
)
st.selectbox(tr("視頻寬高比"),  # 來自語言文件的標簽options=range(len(video_aspect_ratios)),format_func=lambda x: video_aspect_ratios[x][0],
)
# 其他視頻設置...

    Streamlit通過selectbox創建視頻源與寬高比等下拉菜單

  • 音頻設置：管理語音合成（語音合成、TTS服務商、語音區域、語音密鑰）、語音屬性（語音音量、語速）和背景音樂（背景音樂、背景音樂音量）等音頻參數

    st.selectbox(tr("TTS服務商"),  # 來自語言文件的標簽options=range(len(tts_servers)),format_func=lambda x: tts_servers[x][1],index=saved_tts_server_index,
)
st.selectbox(tr("語音音量"),  # 來自語言文件的標簽options=[0.6, 0.8, 1.0, 1.2, 1.5, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],index=2,
)
# 其他音頻設置...

    使用selectbox實現TTS服務商選擇與音量調節

  • 字幕設置：配置字幕顯示（啟用字幕）及其視覺樣式（字體、位置、字號、字體顏色、描邊顏色、描邊寬度）

    st.checkbox(tr("啟用字幕"), value=True)  # 來自語言文件的標簽
st.selectbox(tr("字體"), font_names, index=saved_font_name_index)  # 來自語言文件的標簽
st.color_picker(tr("字體顏色"), saved_text_fore_color)  # 來自語言文件的標簽
# 其他字幕設置...

    通過checkbox、selectbox和color_picker實現字幕定制

  • 基礎設置：可折疊區域（默認可能隱藏）包含關鍵配置項，包括界面語言、大語言模型與視頻素材源（Pexels、Pixabay）的API密鑰，以及TTS服務商（Azure、SiliconFlow）配置

    with st.expander(tr("基礎設置"), expanded=False):# API密鑰輸入及其他基礎配置...st.text_input(tr("Pexels API密鑰"),  # 來自語言文件的標簽value=pexels_api_key,type="password"  # 隱藏輸入)# 其他API密鑰與語言設置...

    st.expander創建折疊區域保持界面整潔，type="password"保護敏感信息

  • 日志區域：點擊"生成視頻"后顯示進度信息與錯誤提示，對問題診斷至關重要

    log_container = st.empty()  # 日志顯示容器
# 后續代碼...
with log_container:st.code("\n".join(log_records))  # 代碼格式顯示日志

    通過占位符st.empty實現動態日志更新

  • 下載鏈接：視頻生成成功后顯示最終文件下載入口

這些界面組件本質上將我們的操作選擇轉化為MoneyPrinterTurbo系統可識別的指令集合。

點擊"生成視頻"后的系統響應

當我們完成表單填寫并點擊生成按鈕時，界面不僅呈現視覺反饋，更重要的是啟動復雜的視頻生成流程。以下是簡化的系統交互示意圖：

在這里插入圖片描述

界面本身并不直接生成視頻，其核心職責是收集需求并通知系統的任務管理器啟動新任務。

任務管理器繼而協調各子系統（如大語言模型生成腳本、語音合成服務、視頻素材檢索等）完成視頻創作，界面則持續展示任務管理器反饋的進度信息直至視頻生成完成。

關于任務編排與服務協同的深入解析，我們將在后續章節詳細探討！

總結

網頁用戶界面是我們與MoneyPrinterTurbo交互的核心工具，它通過可視化表單接收視頻內容需求，并提供腳本、視頻片段、音頻（語音與背景音樂）及字幕的各類參數定制功能。

  • 當點擊"生成視頻"時，界面將指令傳遞至后端系統，監控執行進度，最終呈現創作成果的下載入口。

  • 在掌握控制面板的基本操作后，我們需要進行必要的系統配置（如API密鑰設置）才能充分發揮系統功能。

下一章我們將深入解析應用配置，了解MoneyPrinterTurbo的核心參數存儲機制與管理方法。

下一章：應用配置

第二章：應用配置

在第一章中，我們探索了網頁用戶界面（UI）——這是MoneyPrinterTurbo的友好控制面板。

我們學習了如何通過按鈕和輸入框告知系統所需的視頻類型。

但系統如何確定使用具體哪個AI模型？如何定位請求的視頻素材？OpenAI或Pexels等服務的API密鑰又該存放在何處？

這正是應用配置的核心作用。我們可以將配置理解為整個MoneyPrinterTurbo項目的記憶中樞與參數控制臺。它承載著系統運行所需的關鍵信息，承擔著全局參數存儲庫的角色。

為何需要配置？

試想若要在未知食材存放位置、不明調料品牌的情況下烹飪復雜料理，我們必定手足無措！

MoneyPrinterTurbo正如這道復雜料理，它需要明確的"食材"與操作指南：

  • 食材：AI服務的API密鑰（用于生成腳本與語音）、視頻素材源的API密鑰（用于檢索片段）、外部工具路徑（如視頻剪輯工具FFmpeg）
  • 操作指南：通用行為參數（如臨時文件存儲路徑、日志記錄級別、并發任務上限）

配置系統為這些信息提供了標準化存儲與管理機制。缺乏配置時，系統既無法連接外部服務，也無法根據用戶需求調整自身行為。

核心組件：config.toml文件

MoneyPrinterTurbo的配置核心是一個名為config.toml的文件：

  • TOML格式：TOML（Tom’s Obvious, Minimal Language）是一種人類易讀、機器易解析的配置文件格式，通過key = "value"鍵值對與[section]區塊頭組織參數
  • 文件位置：該文件位于項目根目錄，與app、webui等文件夾同級。初次部署時通常存在config.example.toml模板文件，需手動復制或重命名為config.toml后進行編輯

以下是一個簡化的config.example.toml片段示例：

# --- config.example.toml（簡化版）---
[app]
video_source = "pexels"# Pexels API密鑰
pexels_api_keys = [] # 支持多密鑰列表形式[openai]
# OpenAI API密鑰
openai_api_key = ""
openai_model_name = "gpt-4o-mini"

此片段展示：

  • [app]區塊包含video_source等通用參數
  • [openai]區塊包含openai_api_key等專屬參數
  • 列表型參數（如pexels_api_keys）支持多值存儲
  • 字符串型參數（如openai_api_key）需填入單值

首次配置任務通常包括：

  1. 將config.example.toml重命名為config.toml
  2. 填入已獲取的API密鑰（如OpenAI、Azure、Pexels等）

例如添加OpenAI密鑰的修改過程：

# 修改前：
openai_api_key = ""# 修改后：
openai_api_key = "sk-YOUR_ACTUAL_OPENAI_KEY_HERE" # 替換為真實密鑰

注：部分基礎參數修改后需重啟系統生效。

在gmini-cli第一章，我們也有過相同的配置操作~

系統如何運用配置？

配置并非靜態文件，而是動態參與系統運行：

  1. 啟動加載：系統啟動時，核心代碼首先讀取config.toml文件，將TOML格式解析為Python變量

    # 摘自app/config/config.py的簡化代碼
import toml
import os
import shutil
from loguru import loggerroot_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))
config_file = f"{root_dir}/config.toml"def load_config():if not os.path.isfile(config_file):example_file = f"{root_dir}/config.example.toml"if os.path.isfile(example_file):shutil.copyfile(example_file, config_file)logger.info("已從模板創建配置文件")logger.info(f"加載配置文件: {config_file}")return toml.load(config_file)_cfg = load_config()
app = _cfg.get("app", {})
openai = _cfg.get("openai", {})

    該代碼實現：

    • 自動創建配置文件（若缺失）
    • 加載配置至內存字典
    • 按區塊劃分配置參數

  2. 參數調用：各功能模塊通過導入配置模塊獲取參數

    # 功能模塊調用示例
from app.config import configdef generate_script(subject: str):llm_provider = config.app.get("llm_provider", "openai")openai_key = config.openai.get("openai_api_key")if llm_provider == "openai" and openai_key:return llm_service.generate(subject, api_key=openai_key)else:return "錯誤：缺失有效配置"

    此例展示腳本生成功能如何根據配置選擇AI服務商。

  3. 界面保存：如第一章所述，網頁界面的"基礎設置"支持直接修改參數并保存至配置文件

    # 網頁界面保存功能代碼示例
import streamlit as st
from app.config import config, save_configdef render_basic_settings():with st.expander("基礎設置"):pexels_key = st.text_input("Pexels API密鑰",value=config.app.get("pexels_api_keys", [""])[0],type="password")if st.button("保存配置"):config._cfg["app"]["pexels_api_keys"] = [pexels_key]save_config()

    該代碼實現：

    • 從內存配置讀取初始值
    • 將界面修改寫入內存配置
    • 調用保存函數持久化至文件

配置交互流程示意圖：
在這里插入圖片描述

核心配置區塊解析

config.toml包含多個功能區塊，關鍵部分如下：

區塊名稱功能描述典型參數示例
[app]應用通用設置video_source, ffmpeg_path
[openai]OpenAI服務參數openai_api_key, openai_model_name
[azure]Azure語音合成參數azure_api_key, azure_region
[siliconflow]SiliconFlow服務參數api_key
[proxy]代理服務器配置http, https
[whisper]字幕生成參數model_size, compute_type
[ui]界面顯示參數hide_log, theme

這些參數的具體應用場景將在后續章節詳解，例如：

  • 第六章：大語言模型服務解析[openai]配置
  • 第七章：語音合成服務展示[azure]配置用法

總結

應用配置作為MoneyPrinterTurbo的核心機制，通過config.toml文件集中管理API密鑰、服務參數、工具路徑等關鍵信息。

系統啟動時加載配置至內存，各功能模塊按需調用。網頁界面提供可視化配置修改能力，實現參數動態更新。

掌握配置管理使我們能夠：

  • 靈活切換AI服務供應商
  • 定制化系統運行環境
  • 快速部署多環境實例

在理解系統配置機制后，我們將進一步探索任務編排機制——了解系統如何協調腳本生成、語音合成、視頻剪輯等子任務。

下一章：任務編排

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