ComeCut 来剪:免费开源的轻量级 AI 视频编辑器,网页版打开就能剪

AI工具3个月前更新 aisilink
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ComeCut 来剪:免费开源的轻量级 AI 视频编辑器

ComeCut(中文名”来剪”)是一款免费开源的轻量级 AI 视频编辑器,提供网页版和 Windows、macOS、Linux 桌面版,无需注册即可使用。它的功能设计参照剪映、CapCut 等大众剪辑工具,差异化集中在 AI 能力上:接入大模型完成字幕翻译,集成 ComfyUI 工作流生成素材。这两项能力在传统轻量剪辑器中并不常见。

项目背景与产品定位

来剪是 GitHub 上的开源项目(作者 juntaosun),采用 AGPL 3.0 协议,截至 2026 年 7 月有五百余个 star。网页版与三个桌面版目前均处于 Beta 阶段;迭代速度较快,桌面版从 v0.1.0 到 v0.1.4 用时不到一个月,最新的 v0.1.4 发布于 2026 年 6 月中旬。

产品定位明确:不覆盖专业级调色、多机位和复杂合成,聚焦多数人常用的剪辑功能,并叠加 AI 能力。参照对象是剪映:后者功能完善但属于闭源商业产品,AI 功能正在向会员和云端集中;来剪反其道而行,以免费、开源、本地处理为卖点,AI 部分由用户自行接入模型 API。

来剪 ComeCut 四大核心功能:基础剪辑、AI字幕翻译、AI素材生成、本地隐私

图:来剪四大核心能力——基础剪辑、AI 字幕翻译、AI 素材生成与本地隐私。

基础剪辑能力

常规能力配置齐全:音视频轨道编辑、导入导出,容器格式支持 MP4、M4V、WebM、Ogg、MOV,音频支持 MP3、WAV、FLAC;素材的平移、旋转、缩放为标配,转场引擎和特效引擎各提供 100 余种效果,转场脚本支持自定义。两个实用的小功能:一是”极速抠图”,官方称可达到发丝级精度的一键抠图,实际效果取决于素材本身的复杂度;二是 GIF 导出,剪辑片段可直接输出为动图,适合社群分享和教程配图。

作为 0.1.x 版本的 Beta 产品,它当前适合口播剪辑、素材裁切、字幕配乐等常规任务;精细的多层合成和长片项目暂不在其能力范围内。

AI 字幕翻译

字幕是来剪辨识度最高的模块。它支持 SRT、VTT、LRC 三种字幕格式的编辑,可生成双语字幕,并调用大模型完成翻译。模型接入相当开放:官方称支持全球 100 余个 API 大模型,明确列出的有 Gemini、DeepSeek、Qwen,同时支持 Ollama,即可以用本地模型翻译字幕,不产生 API 费用,数据也不出本地。

该功能主要对应两类场景:一类是出海内容创作,中文视频发布到 YouTube 前批量生成英文双语字幕,效率远高于逐句人工翻译;另一类是教程、课程视频的多语言分发。机器翻译质量取决于所接模型,DeepSeek、Gemini 等主流模型处理日常内容基本可用,术语密集的内容仍需人工校对。

语音识别(ASR)自动生成字幕的能力正在完善:网页版提供音频转文字,桌面版 v0.1.4 通过插件提供音轨转字幕。路线图中还列有一键视频翻译加配音,目前尚未上线。

大模型与 ComfyUI 集成

除字幕外,来剪也在把 AI 生成能力整合进剪辑器。图像方面接入了 Gemini 的生图模型(gemini-2.5-flash-image、gemini-3-pro-image-preview);更进一步的是 ComfyUI 工作流集成,官方支持列表包括 Z-Image、Flux-2-klein、Qwen-Image-Edit、Wan 2.1/2.2、LTX-2.3 等当前主流的开源图像与视频生成模型。本地或服务器上运行 ComfyUI 的用户,可以在剪辑器内直接调用工作流生成素材,省去在两个软件之间转移文件的步骤。路线图中还包括 Seedance、Veo、Sora 等闭源视频模型的接入,均处于规划阶段,落地时间待确认。

v0.1.4 新增了对开发者友好的 Python 本地扩展:桌面版内置轻量 Python 环境(安装体积因此增加约 70MB),支持类似 ComfyUI 的插件机制,上述 ASR 字幕插件即基于该机制运行。插件体系决定了这个项目的扩展上限:功能可以由社区补充,而不完全依赖作者个人开发。

隐私与数据处理

本地处理是官方反复强调的卖点:不收集个人数据,创作数据保存在本地浏览器或本地磁盘,视频无需上传云端处理。对涉及公司内部素材、未发布内容的剪辑场景,这一点比功能数量更重要。例外是 AI 功能:调用 Gemini、DeepSeek 等云端 API 时,发送的内容(如字幕文本)会经过第三方服务器,这部分以 API 提供方的隐私政策为准;使用 Ollama 本地模型可实现全程本地处理。

来剪上手流程:打开网页版、拖入素材、剪辑加字幕、填API Key翻译、导出MP4或GIF

图:来剪从打开网页到导出成片的五步流程。

安装与使用

网页版地址为 https://juntaosun.github.io/ComeCut/ ,打开即用,无需注册登录,拖入素材即可开始剪辑。桌面版从 GitHub 的 Releases 页面下载对应系统的安装包,Windows、macOS、Linux 均有提供。AI 字幕翻译需在设置中填入模型 API Key,或配置本地 Ollama 地址。

一处待确认信息:v0.1.4 的发布说明提到开发者版本有 30 天有效期,具体指哪个构建、正式安装包是否受影响,官方说明不够明确,下载前可查阅当期 Release 说明。

使用限制与同类对比

第一,Beta 阶段的稳定性有限,使用中出现 bug、崩溃或个别功能”即将推出”属于正常情况,重要项目建议随时导出备份。第二,AGPL 3.0 协议对普通用户没有影响,但基于其代码做二次开发或商用,需要先了解该协议的传染性条款;仓库同时注明项目”仅供学习和研究使用”,合规责任由使用者承担。第三,与剪映相比,来剪的优势在免费、开源、无付费墙,短板在成熟度和素材生态,剪映的海量模板、贴纸、音乐库体系是来剪目前不具备的。

工具地址

在线使用:https://juntaosun.github.io/ComeCut/

GitHub(源码与桌面版下载):https://github.com/juntaosun/ComeCut

综合来看,以稳定性优先的日常剪辑需求,剪映仍是更成熟的选择;来剪的价值集中在两类用户:需要用自有 API Key 或本地模型完成字幕翻译的创作者,以及已在使用 ComfyUI、希望把素材生成与剪辑衔接成一条流程的用户。产品免费且无需注册,试用成本很低。

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