小红书内容轻松下载:3步搞定无水印批量保存
还在为无法保存喜欢的小红书内容而烦恼吗?今天要介绍一款让你告别烦恼的神器——XHS-Downloader,它能帮你轻松获取无水印的图文和视频作品。无论你是想收藏美食教程、记录旅行攻略,还是整理穿搭灵感,这款工具都能成为你的得力助手。
🎯 场景化入门:找到最适合你的下载方式
新手友好型:图形界面一键下载 如果你是第一次接触这类工具,或者不熟悉命令行操作,那么图形界面模式绝对是你的首选。打开工具后,你会看到一个简洁明了的界面:
界面分为三个主要区域:链接输入区、功能操作区和快捷设置区。你只需要将小红书作品的链接粘贴到输入框中,点击绿色的"下载"按钮,就能开始下载了。支持多个链接同时处理,用空格分隔即可。
进阶高效型:命令行批量操作 如果你需要批量处理大量作品,或者希望实现自动化下载,命令行模式会是更好的选择。通过简单的参数组合,就能实现精准控制:
| 使用场景 | 推荐参数 | 效果说明 |
|---|---|---|
| 单作品下载 | -u "链接" |
快速保存单个作品 |
| 多作品批量 | -u "链接1 链接2" |
同时处理多个作品 |
| 精准选择 | -i "1 3 5" |
只下载图文作品的指定图片 |
⚡ 实操演示:从零开始的完整下载流程
第一步:获取作品链接 在小红书APP中找到你想要下载的作品,点击分享按钮,选择"复制链接"。如果是网页版,直接复制地址栏的URL即可。
第二步:启动下载工具 进入项目目录后,根据你的使用习惯选择启动方式:
- 图形界面:
python main.py - 命令行模式:
python source/CLI/main.py -u "你的链接"
第三步:等待下载完成 工具会自动处理链接,下载无水印的原始文件。下载过程中你可以看到实时进度,完成后会有明确的提示信息。
💎 进阶技巧:提升下载效率的实用妙招
批量下载的智慧 当你需要下载同一个博主的所有作品时,可以配合用户脚本功能,一键提取所有发布作品链接:
用户脚本提供了"提取发布作品链接"、"提取点赞作品链接"和"提取收藏作品链接"三个选项,让你能快速获取批量链接,大大节省操作时间。
文件管理的艺术 下载的文件会自动按照作者和发布时间进行整理,让你的素材库井井有条。你还可以自定义文件命名规则,比如添加日期前缀或分类标签。
网络优化的秘诀 如果遇到下载速度较慢的情况,可以尝试调整下载块大小参数。在网络条件良好的情况下,适当增大这个参数能让下载速度有明显提升。
🔧 个性化配置:打造专属下载体验
保存路径自定义 默认情况下,文件会保存在项目目录下,但你可以通过修改配置文件,将下载路径设置到任何你方便访问的位置。比如设置到桌面或者专门的素材文件夹。
格式选择灵活多变 支持多种图片格式输出,你可以根据实际需求选择PNG、JPEG等格式。PNG格式适合需要保持高质量的场景,而JPEG格式在文件大小和兼容性方面更有优势。
📋 常见疑问解答
为什么选择这款工具? 与其他下载工具相比,XHS-Downloader最大的优势在于开源免费、无水印输出和批量处理能力。它不会在你的下载内容上添加任何水印,确保你获得的是最原始的作品。
下载失败怎么办? 如果遇到下载失败的情况,首先检查网络连接是否正常,然后确认链接是否有效。有时候小红书会对链接格式进行调整,更新到最新版本通常能解决这类问题。
如何确保下载质量? 工具会自动选择最高可用质量的版本进行下载。对于视频作品,会优先下载高清版本;对于图文作品,会下载原始分辨率的图片。
通过以上介绍,相信你已经对XHS-Downloader有了全面的了解。这款工具操作简单但功能强大,无论是个人使用还是素材收集,都能提供出色的体验。现在就去试试,开启你的高效下载之旅吧!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00


