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从 0 到成片：OpenCreator（原 KrillinAI）视频翻译工作台 30 分钟部署上手

【免费下载链接】OpenCreatorFormerly KrillinAI. Open-source AI workspace for creators, powered by Codex. Create videos, images, voice, avatars, translations, and edits with Agents in one place.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kr/OpenCreator

OpenCreator（原名 KrillinAI）是一个开源 AI 创作者工作台，核心能力是视频翻译：上传一段视频，自动完成字幕转写、AI 翻译、智能配音和成片合成，也可做视频下载、封面与图像生成。本文带你分别拉起它的 Go 媒体后端和 Web 工作台，最终在浏览器里跑通第一条视频翻译。

先回答一个问题：要部署的东西到底有几件

很多人以为这是"一个服务"，实际上仓库里是两件可以分开启动的东西：

• Go 媒体后端（runtime/krillinai）：负责转写、翻译、配音、合成这条媒体流水线，默认监听127.0.0.1:8888。只要你想用视频翻译引擎，部署的就是它。
• Node 工作台（apps/web+ 本地 daemon）：可视化界面，输入视频链接、调字幕、看进度、下成片，默认入口http://127.0.0.1:19861/。想点点鼠标完成创作，就把它也拉起来。

两者不冲突，可以只跑后端（当 API 服务用），也可以全套跑起来。

动手前备齐三样东西

后端是 Go 1.22 项目（go.mod 锁定的版本），并且启动时会做一次依赖检查——FFmpeg、yt-dlp 这类媒体组件缺一个就直接退出，所以别跳过这一步：

go version # 需要 1.22+ ffmpeg -version # 转写和合成都靠它 node --version # 工作台需要 Node 22+

⚠️ 最容易翻车的就是这里：FFmpeg 没装好，服务日志只会留下一句"依赖环境准备失败"，然后安静退出。装好再往下走，能省二十分钟。

工作台这边，仓库的packageManager字段锁定了 pnpm 9.15.0，建议用corepack enable让版本自动对齐，避免装出来的依赖树和仓库期望不一致。

拉下代码，只认两个目录

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/kr/KrillinAI cd KrillinAI

目录很多，但你今天只需要关心两块：runtime/krillinai/是 Go 媒体后端（入口在cmd/server），apps/是 Node 侧的工作台与 daemon。其余packages/、docs/都是共享协议和文档，部署过程碰不到。

配置文件只动这几个键

后端读取同目录下的config.toml，示例模板带全量中文注释，先复制一份再改：

cd runtime/krillinai cp config/config-example.toml config/config.toml

config 示例里大部分键保持默认即可，真正要动的只有四处：

⚠️ 记住一条规则：选了哪个 provider，就只填对应的子段，其余子段（[transcribe.aliyun]、[tts.minimax]等）留空完全没问题，模板文件也这么示范。[app]里的并发数、分句长度先按默认跑，等翻译速度不满意了再回头调。

一条命令拉起媒体后端

cd runtime/krillinai go build -o krillinai-server ./cmd/server ./krillinai-server

也可以用go run ./cmd/server直接跑，效果相同。为什么建议 build 出二进制：仓库的发布包本质就是krillinai-server可执行文件加一份config/目录，你现在等于手动复现了发布流程，以后直接拷这两个东西就能部署到别的机器。

启动成功后，终端会打出一行带 host 和 port 的"服务启动"日志（日志由 log/zap.go 统一输出）。这时另开一个终端验证：

curl -I http://127.0.0.1:8888

一条命令拉起工作台

回到仓库根目录：

pnpm install pnpm web:dev

浏览器打开http://127.0.0.1:19861/。这里不需要手工配连接信息——开发服务器会按需拉起本地 daemon 并自动注入临时 Runtime token，首次启动还会自动准备一个默认项目，输入框立即可用。

如果你的目的只是验证后端 API，也可以跳过这一步，用pnpm daemon:dev单独跑 daemon；完整体验还是web:dev最省事。

跑通第一条视频翻译

在工作台左侧进入视频翻译工作区，流程是：

1. 导入本地视频，或粘贴一个公开视频链接（走 yt-dlp 解析）；
2. 选择源语言和目标语言，勾选是否要双语字幕、是否配音；
3. 提交后按 转写 → 翻译 → 配音 → 合成 顺序执行，Timeline 里能看到每一步的真实进度；
4. 完成后导出 SRT 字幕、配音音频或直接下载带字幕成片。

翻译速度不理想时先别怀疑网络，回头看[app]段：transcribe_parallel_num控制转写并发（本地模型建议保持 1），translate_parallel_num控制翻译并发（API 有 TPM 限额就调低）。这两处是"翻不动了"最常见的原因。

跑起来之后：翻车先看哪三处

服务跑起来之后偶尔会出问题，按命中率从高到低排查：

1. 后端启动日志——main.go里有三个清晰的失败出口：加载配置失败、依赖环境准备失败、后端服务启动失败，看到哪句就知道该修配置还是修环境；
2. 端口占用——8888（后端）和 19861（工作台）被旧进程占着是最常见的"我明明启动了但打不开"；
3. provider 配置对不上——[tts]写了aliyun却只填了[tts.openai]的密钥，这类错位不报大错，只是对应功能静默失效。

数据落在仓库根目录的.runtime/：app.sqlite存项目和任务，runs/存每次运行的日志，workspaces/是托管工作区。备份时把整个目录拷走即可；Codex 的会话数据在$CODEX_HOME，和.runtime/是两套，要分开备份。

除了视频翻译，工作台的视频下载工具也能顺手用起来：粘贴链接后列出可用清晰度和格式，下载下来的音视频可以直接喂给翻译流程，省掉自己找资源的步骤。

到这里，从空仓库到"上传 → 翻译 → 配音 → 成片"的完整闭环已经跑通，后端和工作台都能各自独立重启。卡住的时候，用户指南与故障排查 覆盖了备份、恢复和常见报错；需要对接 API 的话，Runtime API 文档 是接口层面的真相源。

【免费下载链接】OpenCreatorFormerly KrillinAI. Open-source AI workspace for creators, powered by Codex. Create videos, images, voice, avatars, translations, and edits with Agents in one place.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kr/OpenCreator