如何免费下载Instagram视频?2025年超简单的终极解决方案!
想保存Instagram上精彩的短视频却找不到方法?试试Instagram Video Downloader这款开源神器吧!这是一个基于Next.js构建的免费在线工具,只需粘贴视频链接,3秒即可将Instagram视频保存到本地,无需安装任何软件,完全免费且无水印🚀
📌 为什么选择Instagram Video Downloader?
作为一款专注于Instagram视频下载的轻量级工具,它凭借三大核心优势脱颖而出:
✅ 极简操作,小白也能秒会
无需注册登录,告别复杂步骤!只需复制Instagram帖子链接,粘贴到搜索框,点击下载按钮即可获取高清视频。整个过程不超过10秒,真正实现"复制-粘贴-下载"三步到位。
✅ 全平台兼容,随时随地使用
无论是Windows电脑、MacBook还是手机浏览器,都能完美适配。项目采用响应式设计,在移动设备上同样拥有出色体验,让你在通勤途中也能轻松保存喜欢的视频内容。
✅ 开发者友好,支持二次开发
除了直观的网页界面,项目还提供完整的API接口,方便开发者集成到自己的应用中。核心请求逻辑位于src/features/api/requests/instagram.ts,通过简单调用即可实现视频解析功能。
🚀 快速开始:3步下载Instagram视频
1️⃣ 获取Instagram视频链接
打开Instagram应用,找到想要下载的视频帖子,点击右上角"..."图标,选择"复制链接"。
2️⃣ 粘贴链接到下载框
访问Instagram Video Downloader网站,在首页的输入框中粘贴刚才复制的链接,点击"下载"按钮。
3️⃣ 选择质量并保存
稍等片刻,工具会解析出视频的不同质量选项,选择你需要的版本,点击"保存视频"即可完成下载。
💻 本地部署教程(适合开发者)
如果你想在自己的服务器上部署该项目,可以按照以下步骤操作:
克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/in/instagram-video-downloader
安装依赖
cd instagram-video-downloader
npm install
启动开发服务器
npm run dev
项目启动后,访问http://localhost:3000即可使用本地版本的Instagram视频下载工具。核心API路由逻辑位于src/app/api/instagram/p/[shortcode]/route.ts,你可以根据需求进行自定义开发。
🛠️ 项目核心功能模块
视频解析核心
项目通过Instagram公开API获取视频资源,解析逻辑主要在src/features/api/_transform/instagram.ts中实现,能够自动提取最高清的视频链接。
用户界面组件
简洁直观的下载表单位于src/components/instagram-form.tsx,使用React Hook Form处理用户输入,搭配src/components/ui/button.tsx等UI组件,提供流畅的交互体验。
多语言支持
项目内置了多种语言版本,包括英语、西班牙语、法语等,语言文件存放在src/features/i18n/locales/目录下,方便不同地区用户使用。
❓ 常见问题解答
Q: 这个工具是否需要Instagram账号?
A: 不需要!该工具仅处理公开可见的Instagram帖子,无需登录任何账号即可使用。
Q: 下载的视频会保存在哪里?
A: 下载的视频会保存在你设备的默认下载文件夹中,具体位置取决于你的浏览器设置。
Q: 能否下载Instagram直播视频?
A: 目前暂不支持直播视频下载,仅支持已发布的常规视频帖子。
📄 开源许可
本项目采用MIT许可协议,源代码完全开放,你可以自由使用、修改和分发。详细许可信息可查看项目根目录下的LICENSE.md文件。
🌟 总结
Instagram Video Downloader是一款简单高效的视频下载工具,无论是普通用户还是开发者,都能从中获得便利。它解决了Instagram视频难以保存的痛点,同时提供了灵活的二次开发可能性。立即尝试,体验一键保存精彩瞬间的乐趣吧!
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00