不开剪映、不录音，用AI+代码做口播短视频：完整实操教程

最近把做短视频的工作流又升级了一遍，现在这条线已经比较稳定，从写稿到出成片基本不用自己动手剪。这篇把最新方案完整拆出来，你可以直接照着搭一套。

先说最终能做出什么：一条知识口播短视频，画面文字零错误、声音是本人音色、风格统一、后续可批量复用，全程不开剪辑软件、不录一句音。

先区分一个概念。这套做法不是用 AI 视频模型（Sora、可灵这类）输入一句话直接生成画面。视频模型生成的画面不可控，无法稳定呈现一句话、一组对比、一张清单，不适合知识口播。这套做法是：用 Remotion 框架以代码方式精确绘制画面，用 F5-TTS 克隆本人音色配音，写代码、配环境、渲染全部交给编程类 AI 完成。

01 最终效果与整体流程

成片规格：1920×1080 横版、30fps、H.264 + AAC、MP4，时长由配音决定（示例片 75 秒）。

整条流程分四步：

• 写口播文案：一句一行，存成纯文本。
• 合成配音：F5-TTS 用本人音色逐句念出，同时生成逐句时间轴（即字幕时间轴）。
• 制作画面：AI 用 Remotion 按文案和时间轴写代码，绘制手绘风格场景。
• 混音渲染：ffmpeg 混入低音量背景音乐，Remotion 渲染出 MP4。

人只负责两件事：把文案写顺、审看成品并提出修改。

02 开始前准备

准备工作主要是两项：本机安装 F5-TTS 与 Remotion 环境，以及准备一段本人录音作为音色参考。

F5-TTS 模型首次运行自动下载（数 GB），之后离线可用。安装步骤直接让 AI 按 F5-TTS 官方文档在本机完成，无需手动操作。

03 第一步：写口播文案（一句一行）

格式要求：全文按句子拆分，一句话占一行，保存为 script.txt（UTF-8 纯文本）。示例：

老有人问我，AI越来越强，人到底还剩什么价值
我想了挺久，答案其实就四件事
这四件你亲自做，剩下的，都可以交给AI
第一件，定义问题，你到底要解决什么

参考量：一条 75 秒的片约 350 字、拆成 18 句左右。

为什么必须拆句：

• 逐句合成时，句号、问号后能产生长短不同的停顿，听感接近真人；整段合成会变成匀速念稿。
• 每句的起止时间直接对应一条字幕，省去后期字幕对齐。

注意事项：

• 写完通读（最好默念）一遍，拗口、不像口语的句子直接改，稿顺音频才顺。
• 每行控制在 20 字以内更适合字幕显示，长句在标点处断成两行。

产出：script.txt。

04 第二步：合成配音，顺带得到字幕时间轴

工具：F5-TTS（开源、本地、免费，录音不上传）。

原理：提供一段本人录音 + 该录音的文字（参考音频），模型记住音色；再逐句输入新文案，即用该音色念出新内容。

操作：让 AI 调用批量合成脚本，输入参考音频、参考音频文字、script.txt，输出整段配音和逐句时间轴。命令形态（参数由 AI 按实际环境填）：

python f5_batch.py <参考音频.wav> "<参考音频对应文字>" script.txt voice.wav voice_segments.json mps 0.9 32

关键参数：

• speed=0.9：语速。
• nfe=32：音质档，固定用 32，不要为提速降到 16。

两个必须盯的点：

• 参考音频必须是一句完整的话，不能截在半句；其文字要和录音一字不差。截在半句会导致新音频开头带出参考录音的残字。有底噪可先让 AI 做降噪和响度归一化。
• 语速按数字调，不要凭感觉。知识口播真人语速约 200–230 字/分钟（取 210 上下）。用「句字数 ÷ 合成秒数 × 60」反算每分钟字数，超出区间就调 speed，一次即可定准。

产出两个文件：

• voice.wav：整段配音。
• voice_segments.json：逐句时间轴，每条形如：

{ "text": "我想了挺久，答案其实就四件事", "start": 4.51, "end": 7.43 }

字幕为何自动对齐：声音逐句合成，每句真实时长在合成时即被精确测量，因此字幕的文字（来自原稿，天然正确）和进度（来自时间轴，天然对齐）同时就绪，无需再用语音识别转写和改错字。

例外：若改用真人整段录音，则没有逐句时长，仍需用 Whisper 等语音识别生成时间轴。

05 第三步：用 Remotion 绘制画面

这一步是和「AI 一键生成视频」差别最大的环节，也是知识口播画面质量的关键。

原理：Remotion 把视频当网页（React 组件）渲染。标题、卡片、图标、柱状图、对勾叉号全部是代码绘制的矢量图形，放大不糊、位置精确、可逐帧控制。你不需要学 Remotion，由 AI 写组件。

5.1 规划场景

把文案按内容分组，每组对应一屏，并写一份场景标题清单 titles.txt，一行一个标题（第一行是封面标题）。示例片 350 字分 6 屏，封面 1 屏 + 内容 5 屏。

人只做这四件事，其他交给AI
定义问题，并且自己拍板
定好标准，AI才有章法

把每屏要呈现的内容用大白话描述给 AI，格式建议：屏幕标题 + 左侧放什么 + 右侧放什么 + 底部压一句什么。例如「左边放四条待办清单逐条点亮，右边一张蓝色说明卡，底部一句结论」。

5.2 画面规则（直接要求 AI 照做）

手绘质感分两层实现：

• 图形层：套一个很轻的 SVG 扭曲滤镜（feTurbulence + feDisplacementMap，scale 约 2.4），让方框和线条边缘轻微抖动，呈手绘感。
• 文字层：不套该滤镜。中文一旦跟随扭曲会发虚、看似缺笔画。

字体：中文用开源免费可商用的「霞鹜文楷（LXGW WenKai Screen）」，英文数字配手写体（如 Chalkboard SE）。字体文件需内联打包，避免无头渲染时缺字。

信息密度要求：每屏必须实际承载「说明、对比、案例」中至少一类，标准摆法是「主概念 + 若干具体例子 + 一句判断」。禁止无标签的小人头、空括号、纯图标无文字等占位元素。

封面即第一帧：开场做一张完整封面，主标题作钩子，停留 2.6 秒再进正文。平台抓首帧即得封面，无需另做。

字幕：底部居中，每行不超过十几个字，超长按标点拆两行，按时间轴进出，不加花哨特效。

5.3 静帧质检（必做，省返工）

整片渲染前，先让 AI 把每一屏渲染成静态图（renderStill），像翻 PPT 一样逐屏检查，专找三类问题：

• 文字与文字、文字与图形重叠；
• 图形压住标题；
• 元素拥挤、间距不足。

示例片在这一步查出并修掉三处：清单末条被底部卡片压住、柱状图顶到标题、封面装饰线与气泡贴连。静帧改完再渲整片，避免渲完才发现问题。

产出：通过质检的 Remotion 场景组件与场景时间配置。

06 第四步：混入背景音乐并渲染成片

背景音乐处理（ffmpeg）：音乐从头到尾循环贯穿，音量压到比人声低约 15dB（约 -30dB 电平），只垫节奏不抢话；首尾各加淡入淡出；人声出现时轻微压低 BGM。

给 AI 混音时明确两个坑：

• 多轨混合默认会做音量归一化、把人声响度砍半，必须关闭归一化。
• BGM 闪避要轻（压缩比约 3、阈值 0.12）。压太狠会把整段话期间的 BGM 全压没，留下不自然的空档。

渲染：Remotion 用无头浏览器逐帧渲染，输出 1920×1080、30fps、H.264 视频 + AAC 音频的 MP4。75 秒成片渲染约 2–3 分钟。

产出：最终 MP4。

07 验收清单

成片出来后逐项检查：

• 封面在第一帧即完整、干净，无元素叠压；
• 字幕与配音逐句对齐，无错字；
• 背景音乐全程存在但不盖人声；
• 画面文字清晰不发虚、无重叠、无占位空图形；
• 视频参数为 1920×1080、30fps、H.264 + AAC。

建议从最终 MP4 抽几帧复核（封面帧、信息最密的一屏、结尾帧），因为改动封面需要整片重渲。

08 适用范围与成本

适合：需要持续产出知识口播、要求画面信息准确、不想手动剪辑的人。模板一旦做好，后续每条片复用同一套画面代码，改文案即可，改一句配音只重新合成那一句。

不适合：需要炫酷运镜、真人特效、电影感画面的内容（应用专业剪辑或视频模型）；完全不想使用编程类 AI 的用户（直接用剪映更省事）。

首次成本：主要是安装环境和把画面模板调到满意，需要一次性投入。之后每条片约为写文案 + 合成配音（数分钟，后台运行）+ 渲染（2–3 分钟）。

09 核心结论

AI 做视频不等于只能靠视频模型一键生成。把 AI 当作会写代码、会执行流程的助手，跑通一套自己可控的技术方案，得到的是稳定、可复用、风格统一的成片。

新手建议从最短的稿子起步：先让 AI 跑通「配音 + 一屏画面」，再补齐其余场景和混音，最后连成完整流程。

原文信息

作者：xiaoluv12o（@xiaoluv12o） 原文地址：