Vynaro(叙影) 是一款基于 Tauri 2 + Rust + React 19 深度研发的桌面端 AI 视频叙事与解说编辑器。
专为短剧拆条、电影解说、自媒体故事化创作设计,通过 7 步卡片智能流水线,自动完成影视/短剧片段的高完播率成片转化与剪映工程草稿(.draft)原生导出。
素材导入 ➔ 智能拆条 ➔ AI 独白脚本 ➔ TTS 配音与克隆 ➔ VAD 字幕对齐 ➔ 音画混流 ➔ 多平台/剪映草稿导出
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S1["📥 Step 1<br>素材导入"] --> S2["✂️ Step 2<br>智能拆条"]
S2 --> S3["🤖 Step 3<br>AI 独白脚本"]
S3 --> S4["🎙️ Step 4<br>TTS & 克隆"]
S4 --> S5["📝 Step 5<br>VAD 字幕对齐"]
S5 --> S6["🎬 Step 6<br>多轨音画混流"]
S6 --> S7["📤 Step 7<br>剪映/多平台导出"]
| 步骤 | 模块名称 | 核心技术与执行细节 |
|---|---|---|
| Step 1 | 📥 素材导入与预处理 | 本地极速提取音视频流元数据(Resolution / FPS / Codec),自动生成缩略图 |
| Step 2 | ✂️ FFmpeg 智能拆条 | 基于 FFmpeg 场景切面探测、情绪峰值吸附与关键帧序列化索引 |
| Step 3 | 🤖 AI 第一人称独白 | 支持 Qwen 3.8 / DeepSeek V4 / GPT-5.6 等 11 大 LLM,提供主角独白/影评/吐槽 4 大风格 |
| Step 4 | 🎙️ TTS 配音与人声克隆 | Edge-TTS + OpenAI-TTS + GPT-SoVITS 人声克隆,集成实时黄金波形与本地服务探针 |
| Step 5 | 📝 VAD 字幕精准对齐 | 基于 FFmpeg silencedetect 语音端点检测,自动生成 SRT / VTT / ASS 字幕 |
| Step 6 | 🎬 画面-声音智能混流 | 多轨时间轴毫秒级对齐,支持 BGM 背景降噪与音量比例调配 (amix) |
| Step 7 | 📤 剪映草稿与多平台导出 | 原生导出剪映二次剪辑工程草稿 (.draft) 与 1080P 竖屏 (9:16) 成片 |
- 🇨🇳 通义千问 (Qwen):
qwen3.8-max - 🇨🇳 DeepSeek:
deepseek-v4-pro/deepseek-v4-flash - 🇺🇸 OpenAI:
gpt-5.6-sol - 🇺🇸 Claude:
claude-sonnet-5 - 🇺🇸 Gemini:
gemini-3.6-flash/gemini-3.1-pro - 🇨🇳 Kimi (月之暗面):
kimi-k3 - 🇨🇳 智谱 GLM:
glm-5.2 - 🇨🇳 豆包 (Doubao):
doubao-seed-2-1-pro - 🇨🇳 腾讯混元 (Hunyuan):
hunyuan-pro - 🏠 本地模型 (Local): Ollama / LMStudio (
llama3.2/qwen2.5)
vynaro/
├── src/ # React 19 + TypeScript 前端应用程序
├── src-tauri/ # Tauri 2.0 桌面应用程序入口 (Rust)
├── crates/
│ ├── vynaro-core # 核心类型 (AppContext / VynaroError)
│ ├── vynaro-domain # 领域模型 (Project / Timeline / MediaFile)
│ ├── vynaro-detect # FFmpeg 探针 / 场景切分 / 音画混流
│ ├── vynaro-script # 11 大 LLM 客户端与独白脚本引擎
│ ├── vynaro-voice # Edge-TTS / OpenAI-TTS / GPT-SoVITS
│ ├── vynaro-subtitle # FFmpeg silencedetect VAD 端点检测与字幕生成
│ ├── vynaro-compose # 7 步流水线状态机与 DAG 执行器
│ ├── vynaro-export # 剪映草稿 (.draft) 生成器与平台预设
│ ├── vynaro-storage # 本地 SQLite / JSON 存储
│ └── vynaro-update # 应用自动更新引擎
└── Makefile # 常用构建与测试指令
# 1. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/Agions/vynaro.git
cd vynaro
# 2. 安装前端依赖
pnpm install
# 3. 启动 Tauri 2 开发桌面端
pnpm tauri dev
# 4. 类型检查与代码校验
cargo check --workspace
npx tsc --noEmit基于 MIT License 许可协议开源。
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