在数字创作的世界里，最折磨人的往往不是缺乏灵感，而是从“想做一个视频”到“看到第一个画面”之间那道漫长的环境鸿沟。依赖冲突、系统版本不对齐、缺失的底层浏览器内核……报错的红字足以在一瞬间浇灭刚燃起的创作欲。

我们之所以选择容器，并不是为了追赶某种技术时髦，而是为了寻得一份安静。Docker 就像是给这套复杂的 AI 程序打包了一个独立的小宇宙——里面空气清新，气候恒定，不沾染你宿主机上的一丝杂乱。

当你准备好 Docker 与 Docker Compose 后，通往 Pixelle-Video 的路其实只有短短的三步：拉取代码，启动容器，然后在浏览器里配置你的生成逻辑。至于中间那些泥泞的坑洼，这份指南会陪你一一跨过。

一切的开端，始于将代码拉取至本地：

git clone https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video.gitcd Pixelle-Video

随后，我们将启动构建流程。由于国内网络环境的特殊性，建议在构建时开启镜像加速。

💡 终端语法差异提示： 如果你使用的是 PowerShell，环境变量的声明方式较为优雅，需用 

$env:USE_CN_MIRROR="true"; docker compose build --no-cache

等构建完成后，再运行启动命令（同样带上环境变量）：

$env:USE_CN_MIRROR="true"; docker compose up -d

若你更偏爱传统的 CMD 命令行，则使用 

set USE_CN_MIRROR=true && docker compose build --no-cacheset USE_CN_MIRROR=true && docker compose up -d

1.2 破局：Playwright 安装问题排查

在理想的情境下，构建会一气呵成。但现实中，你可能会在 Playwright（用于无头浏览器渲染的底层库）这一步遭遇阻碍。

 用任意编辑器打开项目根目录下的 

 的代码块，将其临时删去，只保留 Python 依赖的安装：

RUN export UV_HTTP_TIMEOUT=300 && \    uv venv && \    if [ "$USE_CN_MIRROR" = "true" ]; then \        uv pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple; \    else \        uv pip install -e .; \    fi && \    playwright install --with-deps chromium

RUN export UV_HTTP_TIMEOUT=300 && \    uv venv && \    if [ "$USE_CN_MIRROR" = "true" ]; then \        uv pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple; \    else \        uv pip install -e .; \    fi

保存后，重新执行上述的 build 与 up 命令。此时容器能顺利跑起来，但我们还需要把缺失的浏览器内核补上。

如何判断是否进入到了容器内容，别着急，继续往下看

如果成功，你会发现最左边的提示符变了。

，就说明你已经进入 Docker 容器内部（Linux 环境）了！

然后在当前内部环境下，输入下面的命令进行安装

export UV_HTTP_TIMEOUT=300uv pip install playwright -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleplaywright install --with-deps chromium

回到 PowerShell，然后重启让环境生效：

 里装的，但 Web 页面打开报浏览器/Chromium 相关错，那就再对 

docker exec -it pixelle-video-web bash# 进入后再执行：export UV_HTTP_TIMEOUT=300uv pip install playwright -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple.venv/bin/playwright install --with-deps chromiumexit

当一切尘埃落定，Docker 会在你的本机打通三个窗口：

，你将看到 Pixelle-Video 的全貌。

Pixelle-Video 本质上是一个调度中心，它自身并不生产算力，而是优雅地指挥外部的 AI 模型为你效劳。因此，首次进入 Web 界面，展开左侧的「⚙️ 系统配置」是必做的功课。

【局部流程图：系统配置与外部依赖关系】

在预设下拉框中，你可以选择各类大模型厂商。若追求极致的稳定或零成本，甚至可以指向本地部署的 Ollama 地址。

获取对应平台的 API Key 并填入，这是赋予视频“思想”的钥匙。

2.2 赋予视觉：配置图像生成服务

配置妥当后，点击「测试连接」，看到绿灯亮起，即可保存配置。

3 挥棒指挥：视频生成操作指南

配置就绪后，便进入了最令人期待的流水线作业环节。整个界面的布局宛如一张调音台：左输入、中调音、右输出。

【全局流程图：一条视频的诞生始末】

你可以输入诸如“为什么养成阅读习惯”的主题，让 LLM 为你铺陈文案；也可以直接抛入精心打磨的脚本。

关于背景音乐（BGM），除了内置音源，Docker 的 Volume 挂载技术允许你将本地 MP3 文件丢进宿主机的 

 文件夹，容器会自动感知并映射。

一切设定停当，点击右上角的「🎬 生成视频」。 此时，你只需静静看着进度条推进。系统会在后台如同精密的钟表般运转：拆分镜头、并发生成图像与语音、混入 BGM、按照模板排版…… 最终的视频将被持久化保存在宿主机的 

 目录下。无论你日后如何删除或重建容器，这份作品都不会遗失。

Docker 赋予了我们随时重来、却又不必担心的底气。掌握几条简单的命令，足以应对日常所需：

。你在 Web 界面点下的每一次“保存”，都会被刻录进这个文件。得益于 Docker Volume 的映射机制，这份配置拥有了超越容器生命的永恒性。

当你不再满足于点击界面，渴望将 Pixelle-Video 嵌入到自己的内容生产流水线中时，API 便是对你敞开的后门。 访问 http://localhost:8000/docs 这里有基于 Swagger UI 生成的详尽接口说明书。按照其中的参数格式，发送一个简单的 POST 请求，你就可以在另一台服务器、一个定时脚本、甚至是一篇博客的发布钩子中，悄无声息地批量生成视频。

别被代码吓跑！普通人3步搞定AI视频神器——Pixelle-Video - AI 全自动短视频引擎（附避坑）

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Docker一键部署Pixelle-Video视频生成工具，解决环境依赖冲突问题。通过DockerCompose快速搭建AI视频创作环境，支持LLM大模型与ComfyUI图像生成服务配置。提供详细安装指南，包括Playwright问题排查、容器内浏览器内核安装等常见问题解决方案。支持本地/云端AI模型接入，实现自动化视频生成流程，输出结果永久保存在宿主机目录。

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