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

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docs：AI creates videos

MoneyPrinterTurbo 是一个自动化短视频创作流程的开源项目。

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它通过输入主题或关键词，利用人工智能（大语言模型）生成脚本和搜索条件，接着合成语音、查找相关视频素材、创建字幕，最终将所有组件组装成完整的视频文件。

通过网页界面，我们可以配置设置并启动生成流程。

架构流程图

在这里插入图片描述

章节导航

  1. 网页用户界面(UI)
  2. 应用配置
  3. 任务编排
  4. 任务状态管理
  5. 数据模型与架构
  6. 大语言模型服务
  7. 语音合成服务
  8. 字幕服务
  9. 视频素材服务
  10. 视频生成服务

第一章：网页用户界面(UI)

欢迎来到MoneyPrinterTurbo的第一章！

  • 我们将从项目中最直观可见的组成部分开始探索——网页用户界面（简称Web UI）。

  • 我们可以把Web UI想象成MoneyPrinterTurbo的控制中枢。

  • 就像通过汽车仪表盘控制行驶方向、调整收音机或查看车速一样，Web UI让我们能够告诉MoneyPrinterTurbo想要制作的视频类型、自定义创作方式、启动生成流程并查看最终成果。

MoneyPrinterTurbo的核心目标是帮助我们轻松实现自动化短视频创作，而Web UI正是实现这一目标的友好界面，它将背后所有复杂步骤都隐藏在简洁的操作面板之下。

什么是Web UI？

Web UI是MoneyPrinterTurbo应用程序中通过网页浏览器（如Chrome、Firefox、Edge等）访问的可视化界面。

它基于名为Streamlit的创新工具构建，这个工具让我们能够用Python代码轻松创建交互式网页应用。

在这里插入图片描述

通过Web UI，我们可以实现：

  • 告知系统视频创作主题
  • 定制视频、音频和字幕的各类参数
  • 启动视频生成流程
  • 监控进度并查看异常状态
  • 下载成品视频文件

让我们通过实际案例了解它的操作流程。

首个视频创作：快速体验

假设我们要创作关于"阅读的益处"的短视频，典型操作流程如下：

  1. 启动系统：在计算机上运行MoneyPrinterTurbo应用程序
  2. 访问界面：在浏览器中打开UI运行地址（通常为http://localhost:8501）
  3. 输入主题：定位到"视频脚本设置"区域，在"视频主题"输入框键入"阅读的益处"
  4. 参数调整（可选）：浏览"视频设置"、“音频设置"和"字幕设置"区域，初次可保留默认参数，但可以探索"视频宽高比”（竖屏适用于TikTok/短视频，横屏适用于YouTube）或"背景音乐"等选项
  5. 生成启动：定位到醒目的"生成视频"按钮（通常位于底部区域）并点击
  6. 过程追踪：界面将显示实时日志消息，展示系统正在执行的步骤
  7. 成果获取：完成后，界面将显示视频下载链接

这就是基本操作流程~

Web UI在此过程中承担着全程控制中心的角色。

AI生成视频初体验

界面功能模块

Web UI通过模块化设计实现信息输入与参数调整，代码片段显示主要包含以下功能区域：

  • 视频脚本设置：提供核心创意（视频主题）或完整脚本（视频脚本）的输入区域，支持自动生成关键词（视频关键词）

    st.text_input(tr("视频主题"),  # 来自语言文件的标签value=st.session_state["video_subject"],key="video_subject_input",
)
st.text_area(tr("视频脚本"),  # 来自语言文件的标签value=st.session_state["video_script"],height=280
)
# 其他脚本相关输入...

    此简化示例展示Streamlit如何创建主题与脚本的输入组件

  • 视频设置：控制素材来源（视频源）、剪辑模式（视频拼接模式、转场效果）、画面比例（视频宽高比）和片段时长（片段持续时间）等视觉参数

    st.selectbox(tr("视频源"),  # 来自语言文件的标签options=range(len(video_sources)),format_func=lambda x: video_sources[x][0],index=saved_video_source_index,
)
st.selectbox(tr("视频宽高比"),  # 来自语言文件的标签options=range(len(video_aspect_ratios)),format_func=lambda x: video_aspect_ratios[x][0],
)
# 其他视频设置...

    Streamlit通过selectbox创建视频源与宽高比等下拉菜单

  • 音频设置：管理语音合成（语音合成、TTS服务商、语音区域、语音密钥）、语音属性（语音音量、语速）和背景音乐（背景音乐、背景音乐音量）等音频参数

    st.selectbox(tr("TTS服务商"),  # 来自语言文件的标签options=range(len(tts_servers)),format_func=lambda x: tts_servers[x][1],index=saved_tts_server_index,
)
st.selectbox(tr("语音音量"),  # 来自语言文件的标签options=[0.6, 0.8, 1.0, 1.2, 1.5, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],index=2,
)
# 其他音频设置...

    使用selectbox实现TTS服务商选择与音量调节

  • 字幕设置：配置字幕显示（启用字幕）及其视觉样式（字体、位置、字号、字体颜色、描边颜色、描边宽度）

    st.checkbox(tr("启用字幕"), value=True)  # 来自语言文件的标签
st.selectbox(tr("字体"), font_names, index=saved_font_name_index)  # 来自语言文件的标签
st.color_picker(tr("字体颜色"), saved_text_fore_color)  # 来自语言文件的标签
# 其他字幕设置...

    通过checkbox、selectbox和color_picker实现字幕定制

  • 基础设置：可折叠区域（默认可能隐藏）包含关键配置项，包括界面语言、大语言模型与视频素材源（Pexels、Pixabay）的API密钥，以及TTS服务商（Azure、SiliconFlow）配置

    with st.expander(tr("基础设置"), expanded=False):# API密钥输入及其他基础配置...st.text_input(tr("Pexels API密钥"),  # 来自语言文件的标签value=pexels_api_key,type="password"  # 隐藏输入)# 其他API密钥与语言设置...

    st.expander创建折叠区域保持界面整洁，type="password"保护敏感信息

  • 日志区域：点击"生成视频"后显示进度信息与错误提示，对问题诊断至关重要

    log_container = st.empty()  # 日志显示容器
# 后续代码...
with log_container:st.code("\n".join(log_records))  # 代码格式显示日志

    通过占位符st.empty实现动态日志更新

  • 下载链接：视频生成成功后显示最终文件下载入口

这些界面组件本质上将我们的操作选择转化为MoneyPrinterTurbo系统可识别的指令集合。

点击"生成视频"后的系统响应

当我们完成表单填写并点击生成按钮时，界面不仅呈现视觉反馈，更重要的是启动复杂的视频生成流程。以下是简化的系统交互示意图：

在这里插入图片描述

界面本身并不直接生成视频，其核心职责是收集需求并通知系统的任务管理器启动新任务。

任务管理器继而协调各子系统（如大语言模型生成脚本、语音合成服务、视频素材检索等）完成视频创作，界面则持续展示任务管理器反馈的进度信息直至视频生成完成。

关于任务编排与服务协同的深入解析，我们将在后续章节详细探讨！

总结

网页用户界面是我们与MoneyPrinterTurbo交互的核心工具，它通过可视化表单接收视频内容需求，并提供脚本、视频片段、音频（语音与背景音乐）及字幕的各类参数定制功能。

  • 当点击"生成视频"时，界面将指令传递至后端系统，监控执行进度，最终呈现创作成果的下载入口。

  • 在掌握控制面板的基本操作后，我们需要进行必要的系统配置（如API密钥设置）才能充分发挥系统功能。

下一章我们将深入解析应用配置，了解MoneyPrinterTurbo的核心参数存储机制与管理方法。

下一章：应用配置

第二章：应用配置

在第一章中，我们探索了网页用户界面（UI）——这是MoneyPrinterTurbo的友好控制面板。

我们学习了如何通过按钮和输入框告知系统所需的视频类型。

但系统如何确定使用具体哪个AI模型？如何定位请求的视频素材？OpenAI或Pexels等服务的API密钥又该存放在何处？

这正是应用配置的核心作用。我们可以将配置理解为整个MoneyPrinterTurbo项目的记忆中枢与参数控制台。它承载着系统运行所需的关键信息，承担着全局参数存储库的角色。

为何需要配置？

试想若要在未知食材存放位置、不明调料品牌的情况下烹饪复杂料理，我们必定手足无措！

MoneyPrinterTurbo正如这道复杂料理，它需要明确的"食材"与操作指南：

  • 食材：AI服务的API密钥（用于生成脚本与语音）、视频素材源的API密钥（用于检索片段）、外部工具路径（如视频剪辑工具FFmpeg）
  • 操作指南：通用行为参数（如临时文件存储路径、日志记录级别、并发任务上限）

配置系统为这些信息提供了标准化存储与管理机制。缺乏配置时，系统既无法连接外部服务，也无法根据用户需求调整自身行为。

核心组件：config.toml文件

MoneyPrinterTurbo的配置核心是一个名为config.toml的文件：

  • TOML格式：TOML（Tom’s Obvious, Minimal Language）是一种人类易读、机器易解析的配置文件格式，通过key = "value"键值对与[section]区块头组织参数
  • 文件位置：该文件位于项目根目录，与app、webui等文件夹同级。初次部署时通常存在config.example.toml模板文件，需手动复制或重命名为config.toml后进行编辑

以下是一个简化的config.example.toml片段示例：

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

此片段展示：

  • [app]区块包含video_source等通用参数
  • [openai]区块包含openai_api_key等专属参数
  • 列表型参数（如pexels_api_keys）支持多值存储
  • 字符串型参数（如openai_api_key）需填入单值

首次配置任务通常包括：

  1. 将config.example.toml重命名为config.toml
  2. 填入已获取的API密钥（如OpenAI、Azure、Pexels等）

例如添加OpenAI密钥的修改过程：

# 修改前：
openai_api_key = ""# 修改后：
openai_api_key = "sk-YOUR_ACTUAL_OPENAI_KEY_HERE" # 替换为真实密钥

注：部分基础参数修改后需重启系统生效。

在gmini-cli第一章，我们也有过相同的配置操作~

系统如何运用配置？

配置并非静态文件，而是动态参与系统运行：

  1. 启动加载：系统启动时，核心代码首先读取config.toml文件，将TOML格式解析为Python变量

    # 摘自app/config/config.py的简化代码
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("已从模板创建配置文件")logger.info(f"加载配置文件: {config_file}")return toml.load(config_file)_cfg = load_config()
app = _cfg.get("app", {})
openai = _cfg.get("openai", {})

    该代码实现：

    • 自动创建配置文件（若缺失）
    • 加载配置至内存字典
    • 按区块划分配置参数

  2. 参数调用：各功能模块通过导入配置模块获取参数

    # 功能模块调用示例
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 "错误：缺失有效配置"

    此例展示脚本生成功能如何根据配置选择AI服务商。

  3. 界面保存：如第一章所述，网页界面的"基础设置"支持直接修改参数并保存至配置文件

    # 网页界面保存功能代码示例
import streamlit as st
from app.config import config, save_configdef render_basic_settings():with st.expander("基础设置"):pexels_key = st.text_input("Pexels API密钥",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()

    该代码实现：

    • 从内存配置读取初始值
    • 将界面修改写入内存配置
    • 调用保存函数持久化至文件

配置交互流程示意图：
在这里插入图片描述

核心配置区块解析

config.toml包含多个功能区块，关键部分如下：

区块名称功能描述典型参数示例
[app]应用通用设置video_source, ffmpeg_path
[openai]OpenAI服务参数openai_api_key, openai_model_name
[azure]Azure语音合成参数azure_api_key, azure_region
[siliconflow]SiliconFlow服务参数api_key
[proxy]代理服务器配置http, https
[whisper]字幕生成参数model_size, compute_type
[ui]界面显示参数hide_log, theme

这些参数的具体应用场景将在后续章节详解，例如：

  • 第六章：大语言模型服务解析[openai]配置
  • 第七章：语音合成服务展示[azure]配置用法

总结

应用配置作为MoneyPrinterTurbo的核心机制，通过config.toml文件集中管理API密钥、服务参数、工具路径等关键信息。

系统启动时加载配置至内存，各功能模块按需调用。网页界面提供可视化配置修改能力，实现参数动态更新。

掌握配置管理使我们能够：

  • 灵活切换AI服务供应商
  • 定制化系统运行环境
  • 快速部署多环境实例

在理解系统配置机制后，我们将进一步探索任务编排机制——了解系统如何协调脚本生成、语音合成、视频剪辑等子任务。

下一章：任务编排

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