moneyprinterturbo

MoneyPrinterTurbo é uma ferramenta open source tudo-em-um de geração de vídeos curtos com IA, construída em Python 3.11+ e compatível com Windows, macOS e Linux. O usuário só precisa fornecer um tema ou palavra-chave de vídeo, e a ferramenta conclui automaticamente a geração de roteiro, a correspondência de materiais, a narração, as legendas, a música de fundo e a composição final da edição, produzindo vídeos em alta definição adequados para plataformas de vídeos curtos. O projeto oferece quatro formas de uso: WebUI, API, CLI e AI Agent Skill, permitindo tanto começar rapidamente quanto integrar a fluxos automatizados; suporta geração em lote de vários vídeos finais, histórico de tarefas, além de importação, exportação e restauração de configurações de geração e chaves de API. As formas de implantação incluem Docker Compose, pacote de inicialização com um clique para Windows, uv ou implantação manual, e também oferece experiência online via Google Colab. Em termos de funcionalidades, a geração de roteiro suporta serviços de modelos como Kimi, OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen, Azure OpenAI, Volcengine Ark, xAI Grok, MiniMax e Xiaomi MiMo, além de ser compatível com gateways unificados ou ambientes de execução local como OpenRouter, Ollama, OneAPI e LiteLLM. Os materiais de vídeo podem vir de upload local ou de bancos de imagens online como Pexels, Pixabay e Coverr, e também suporta capacidades de texto para vídeo como MiniMax H3, Volcengine Seedance, WaveSpeed e Ofox, além de texto para imagem compatível com OpenAI convertido em vídeo dinâmico. A narração suporta Edge TTS, Azure Speech, SiliconFlow, Gemini TTS, ElevenLabs, Chatterbox, Kokoro e Fish Audio, entre outros, e também pode não ter narração. As legendas podem ser geradas automaticamente, com personalização de fonte, posição, cor, tamanho, contorno e estilo de fundo; a música de fundo suporta modo aleatório, local e geração por IA. Os vídeos finais suportam proporções 9:16 vertical, 16:9 horizontal e 1:1 quadrada, e podem ser publicados com um clique no TikTok, Instagram e YouTube Shorts. A implantação local não exige obrigatoriamente GPU, mas ao habilitar faster-whisper ou cadeias de processamento local mais pesadas, uma placa de vídeo dedicada com memória pode melhorar significativamente a velocidade. Os requisitos de CPU e memória não são altos, sendo adequado para criadores de conteúdo, operadores de mídia própria e pessoas que desejam automatizar o fluxo de produção de vídeos curtos.