版本更新日志
Agnes Video Generator 的版本发布记录:每个版本的新功能、改进与问题修复。
检查点暂停 —— 流水线在产物生成完成后在检查点停下,等待你的操作,然后从最后确认的阶段继续。
修复 v5.7.3 升级后的白屏问题 — 在将分析功能变更合并到 master 的过程中,git 自动合并把新的压缩 JS bundle 误判为旧 bundle 的重命名,并向已发布的 bundle 注入了 <<<<<<<< / >>>>>
生成视频的模式级分析 — task_completed 和 task_failed GA4 事件现在为简易视频任务(t2v / i2v / ti2vid / keyframes)包含 mode 参数。结合 create_task 上已有的
进度面板中恢复了中间产物显示 —— 在 v5.7.0 前端重构之后,任务运行时不再显示中间产物(故事、参考图、场景视频、字幕等)。进度面板现在会在任务开始时加载产物,在轮询过程中每完成一个步骤就刷新它们,并在结束时显示最终输出。从任务列表查
npm publish 步骤失败:printf: --: invalid option —— 发布工作流的“Prepare npm README”步骤使用了 printf '--- ...',其格式字符串以 - 开头,被 bash 当作命令
多 API Key 轮换与吞吐提升 — 可配置多个 Agnes API Key(环境变量 + 配置文件,自动去重);请求通过 KeyRing 在多个 Key 间轮换,遇到 429 限流时立即切换下一个 Key 重试,无需退避等待。分层限流为
浅色/深色双模式 — Midnight 设计系统现在通过一键切换同时支持浅色和深色主题。
Midnight 设计系统 — 完整的前端重新设计,采用富有氛围感的深色主题、精致的排版、间距和视觉层级,贯穿所有任务标签、配置面板和进度视图。
界面和脚本中的推广链接现在指向当前官网路径(已移除废弃的 slug)。
22 语言界面 — 语言支持扩展到 22 种语言,与官网保持一致。
任务表单中的提示词示例 — 每种任务类型表单(简易 / 创意 / 稿件 / 数字人)都显示一个指向提示词示例的指南链接,并为全部 13 种语言做了本地化。
web/ 路由层 — server.py 拆分为模块化路由层(web/routes/),改善结构与可测试性。
可选的 GA4 分析 — 跟踪用户操作与错误上报;一个安装脚本可自动配置自定义维度与关键事件。
Agnes 域名配置(com/cn) — 可配置 Agnes API 基础域名;切换到 .cn 域名现在可以正常工作,不再出现之前的 API_ROOT 未定义错误。
明确声明 imageio-ffmpeg 依赖;npm README 记录了 ffmpeg 的安装配置。
imageio-ffmpeg 现在是显式依赖,npm README 记录了 ffmpeg 的安装配置,因此在 npm install -g free-short-video 之后视频拼接可以正常工作。
Docker / npm 页面上的快速入门 — Docker Hub 概览和 npm README 都以快速入门(拉取 / 运行 / npx free-short-video)开头,随后是当前版本的“新功能”,这样分发页的访问者能先看到发布
Docker Hub 概览更新现在会遵循 100 字节的简短描述限制,因此页面标题和描述能够正确发布。
注册表页面标题(GHCR / Docker Hub)已重命名为 Free Short Video,以保证产品品牌一致。
发布工作流:npm publish 现在通过 shell 检查受保护在步骤内部;缺少 NPM_TOKEN 时仅跳过 npm publish,绝不会阻断 Docker 镜像发布。
发布工作流:npm 版本现通过 npm pkg set 同步(在分离 HEAD 上不执行 git 提交),使 npx free-short-video 的版本与标签保持一致。
词级字幕时间轴 (v2.0) —— 字幕现在对齐到 edge_tts 的词级提示(确切的真值来源);移除了 WhisperX 外部依赖,使字幕时间定位精确且自包含。
所有语言的字幕现在都限制为两行,以保证渲染一致。
模型选择器 — 直接在界面中选择文本 / 图片 / 视频模型;新的 agnes-2.5-flash 模型会显示测试中(beta)提示。
Docker Hub 页面显示简洁的描述和基于完整 README 的概览,并在每次发布时自动刷新。
Docker Hub 概览更新现在遵循 100 字节的短描述 API 限制,因此描述和 README 能正确发布。
GHCR 拉取路径已修正为 ghcr.io/lcy362/free-short-video:<version>;已移除无效的孤立清理步骤。
发布工作流:孤儿清理步骤不再在 if 条件中引用密钥,确保多架构镜像发布稳定可靠。
GHCR 镜像现在使用 GITHUB_TOKEN 推送,将包关联到本仓库,并使多架构拉取命令可靠运行。
Docker 数据持久化 — 镜像现在为 /app/.working_dir 和 /app/.agnes_config 声明 VOLUME;文档记录了单命令启动和绑定挂载运行方式,以便输出和设置在容器重建后仍然保留。
发布说明现在同时显示 GHCR 和 Docker Hub 的拉取命令;GHCR 标签格式已修正为去掉 v 前缀(例如 ghcr.io/lcy362/free-short-video:4.7.2)。
Docker 构建现在默认使用官方 PyPI 源;中国大陆内的构建可以通过构建参数选择本地镜像。
资源导航栏 — 页眉下方的快速访问链接(演示、首页、指南、FAQ、GitHub)。
诗词视频任务类型 — 新增 POST /api/tasks/poetry:LLM 把一首诗拆分为多个场景(原句 | 画面描述格式),每句由 TTS 旁白朗读,场景以 t2v 片段生成,字幕与旁白时间对齐后拼接。
中间产物查看器 — 任务详情面板展示每一步的中间输出(提示词/图片/视频),可按模式(创意/稿件/数字人)筛选,级联删除会清除对应状态字段、重置下游步骤并清理文件。
新增 6 种界面语言 —— 德语 (Deutsch)、法语 (Français)、荷兰语 (Nederlands)、西班牙语 (Español)、葡萄牙语 (Português) 和意大利语 (Italiano),使本地化语言总数达到 13
视频水印 — 生成视频自动叠加水印,支持语言检测和 UI 开关。
结构化场景配置 — 用明确的参数取代自由文本 user_requirement:duration_source(手动 / 从创意描述中提取)、scene_count,以及 uniform_duration / scene_durations
双语编剧 — 全部 14 个编剧元提示词支持中英文切换。
多工作区管理 — 直接从 Web UI 添加、切换和管理多个工作目录;每个工作区保留自己生成的视频、上传和设置。
多任务并发控制 — 加权信号量允许多个任务并发运行并自动排队;新任务等待队列而不是阻塞 UI。
字幕与旁白独立控制 — SubtitleConfig 提升为 AudioConfig 的同级,各自有独立的 enabled 开关;四种组合模式(旁白+字幕、仅旁白、仅字幕、静音);创意与稿件接口新增 subtitle_enabled 参数。
i2i 尾帧管线 — 图像模型统一为 agnes-image-2.1-flash;i2i 数组 API;角色参考图尺寸归一化;通过程序化提示词注入保持角色外观跨场景一致;多图引导尾帧在场景间形成视觉链条;keyframes 回退分支保持同步
API Key 清除/重置 — 在 Web UI 中彻底清除密钥,而不是只能覆盖它。
三种任务类型共享基础 — 简易视频(单提示词→通过 Agnes Video API 生成单个视频,支持 t2v/i2v/ti2vid/keyframes)、创意视频(AI 编剧→故事板→分镜视频→edge_tts 旁白→精细字幕→拼接)、稿
Web UI —— 一键启动,完全在浏览器中操作,无需命令行。
关于 Agnes Video Generator
完全免费、开源的 AI 视频生成器:输入文字即可生成带旁白与字幕的多镜头 AI 视频。
- 完全免费开源,无需付费与高性能显卡
- 支持文字转视频、图片转视频、数字人口播、文生图
- 基于 Agnes AI 免费模型,视频全部在云端生成
- Web UI、Docker、npm 多种运行方式,支持自托管
相关页面
快速上手:免费 AI 视频生成使用指南
从拿免费 API Key 到生成第一条 AI 视频,这份快速上手指南手把手带你走完:注册拿密钥、填进页面、写提示词、选模式和时长、等渲染、下载成片。全程不用付费、不需要高性能显卡,几分钟上手,零技术背景也能行。
在线体验 | Agnes Video
输入提示词,即刻生成 AI 视频和图片
Agnes Video Generator 自托管部署教程 — 手动/Docker/npm/AI Agent | 免费 AI 视频
把免费开源的 AI 视频生成器跑在自己的电脑或服务器上:start.sh 手动部署、Docker 一条命令、npm CLI、AI Agent 辅助共四种方式,含完整命令、系统要求与环境变量说明,轻松自托管。
内容可信度说明
本文由一线实践者撰写,写的时候交叉核对了 arXiv 论文、厂商技术报告和 Stanford AI Index 等一手来源,不是凭主观印象下的结论。
SandGrid@lcy362
Agnes Video Generator 项目作者 · 全栈开发者
独立开发者,开源 AI 视频生成工具 Agnes Video Generator 的作者。项目基于 Agnes AI 完全免费的视频模型,MIT 协议开源,已经帮 1,000+ 创作者零成本产出过 AI 视频。长期关注视频生成模型的工程化和普及,文章内容都来自一线实践和一手研究。
访问 GitHub最后更新:2026-08-21