【亲测免费】 QuickCut 项目下载及安装教程
2026-01-25 04:48:37作者:韦蓉瑛
1. 项目介绍
QuickCut 是一款轻量、强大、好用的视频处理软件。它是一个轻量的工具,而不是像 Davinci Resolve、Adobe Premiere 那样专业的、复杂的庞然大物。Quick Cut 可以满足普通人一般的视频处理需求:压缩视频、转码视频、倒放视频、合并片段、根据字幕裁切片段、自动配字幕、自动剪辑等。
QuickCut 是开源的,你可以免费使用它。但正因为开源,因此插入恶意代码是很容易的事,所以请认准仓库发行页面的下载地址。
2. 项目下载位置
你可以通过以下链接下载 QuickCut 项目:
- GitHub 仓库地址:https://github.com/HaujetZhao/QuickCut
- GitHub 发行版发布地址:https://github.com/HaujetZhao/QuickCut/releases
3. 项目安装环境配置
3.1 系统要求
- Windows 64 位系统
- Python 3.x
3.2 安装 Python
首先,确保你已经安装了 Python 3.x。你可以从 Python 官方网站 下载并安装最新版本的 Python。

3.3 安装依赖包
在安装 QuickCut 之前,你需要安装一些依赖包。打开命令行工具(如 CMD 或 PowerShell),运行以下命令:
pip install srt keyboard numpy setuptools aliyun-python-sdk-core PyQt5 audiotsm scipy cos-python-sdk-v5 tencentcloud-sdk-python oss2 pyaudio auditok requests

4. 项目安装方式
4.1 通过 pip 安装
你可以通过 pip 直接安装 QuickCut:
pip install Quick-Cut
4.2 从源码安装
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/HaujetZhao/QuickCut.git
- 进入项目目录:
cd QuickCut
- 安装项目:
python setup.py install
5. 项目处理脚本
QuickCut 提供了丰富的视频处理功能,包括但不限于:
- 视频压缩
- 视频转码
- 视频倒放
- 视频合并
- 根据字幕裁剪视频
- 自动配字幕
- 自动剪辑
你可以通过运行以下命令来启动 QuickCut:
quickcut
启动后,你将看到 QuickCut 的主界面,可以通过图形界面进行各种视频处理操作。

通过以上步骤,你已经成功下载并安装了 QuickCut 项目,并可以开始使用它进行视频处理。希望这篇教程对你有所帮助!
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
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
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134