小红书视频下载神器:3步搞定无水印批量下载完整指南
2026-02-07 05:45:13作者:幸俭卉
你是不是经常在小红书上看到精彩的视频内容,想要保存下来却苦于没有合适的工具?手动保存不仅费时费力,还会带上烦人的水印?XHS-Downloader正是为解决这些痛点而生的免费开源工具,让你轻松实现小红书无水印批量下载。
🎯 用户痛点与解决方案
常见困扰:
- 手动保存视频带水印,影响观看体验
- 无法批量下载多个作品,效率低下
- 下载的文件杂乱无章,难以整理
XHS-Downloader解决方案:
- 一键下载无水印原画质视频
- 支持批量处理多个作品链接
- 自动按作者和时间智能归档
🚀 3步快速上手实操
第一步:环境准备与安装
系统要求:
- Python 3.7或更高版本
- 稳定的网络连接
安装命令:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/XHS-Downloader
cd XHS-Downloader
pip install -r requirements.txt
第二步:首次运行配置
启动程序后,系统会自动创建默认配置文件。你只需要:
- 在输入框中粘贴小红书作品链接
- 选择下载无水印作品文件
- 点击开始下载按钮
第三步:开始下载体验
输入小红书链接后,程序会自动解析并开始下载。下载过程中你可以:
- 实时查看下载进度
- 暂停或取消下载任务
- 查看下载历史记录
🔧 核心功能深度解析
无水印下载技术
XHS-Downloader采用先进的解析技术,能够:
- 自动识别视频源文件地址
- 去除平台添加的水印信息
- 保持原始画质和清晰度
批量处理能力
| 功能特性 | 操作方式 | 效率提升 |
|---|---|---|
| 多链接输入 | 空格分隔 | 节省80%时间 |
| 智能队列 | 自动排序 | 避免重复下载 |
| 断点续传 | 网络中断后继续 | 确保下载完整 |
文件管理智能化
下载的文件会自动按照以下规则组织:
- 按作者昵称创建文件夹
- 按发布时间排序文件
- 生成下载记录文件
⚡ 效率优化最佳实践
网络配置优化
提升下载速度的技巧:
- 选择网络状况良好的时段操作
- 适当调整超时参数设置
- 使用稳定的网络环境
Cookie配置指南
为了确保下载权限有效,建议:
- 定期更新浏览器Cookie信息
- 在设置界面正确导入Cookie
- 避免使用过期或无效的Cookie
参数调优建议
根据不同的使用场景,可以调整以下参数:
| 使用场景 | 推荐参数 | 效果说明 |
|---|---|---|
| 日常使用 | 默认设置 | 平衡速度与稳定性 |
| 大文件下载 | chunk_size=4MB | 提升传输效率 |
| 不稳定网络 | timeout=30秒 | 避免频繁中断 |
❓ 快速排错问答指南
Q:下载速度很慢怎么办?
A:检查网络连接,调整chunk_size参数,避开网络高峰时段。
Q:提示权限错误如何解决?
A:确认保存路径有写入权限,检查防火墙设置,验证Cookie有效性。
Q:如何避免重复下载相同内容?
A:启用下载记录功能,系统会自动记录已下载作品。
Q:下载的文件保存在哪里?
A:默认保存在程序目录下的downloads文件夹,也可以在设置中自定义路径。
通过本指南,你已经掌握了XHS-Downloader的核心使用方法。这款小红书视频下载工具操作简单、功能强大,无论是个人使用还是团队协作,都能提供出色的下载体验。现在就开始使用,轻松获取你喜欢的小红书作品吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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!Kotlin08
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
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355



