WolfCut

项目定位

WolfCut 是“免费的开源 CapCut 替代品”，目标覆盖你日常使用 CapCut 的全部场景，但不含水印、付费墙与订阅费用。架构上由原生 Rust 引擎负责重负载处理，React 界面负责剪辑交互，整体在用户自己的机器上本地运行：安装后即可开始剪辑，不需要账号、不需要额外下载、也不需要额外配置。

配图 1 为项目标识（WolfCut logo），配图 2 为 WolfCut 编辑器界面预览（深色主题）。

核心能力（来源明确列出）

• 免费且本地的文本转语音（Text-to-Speech）功能。
• 🎬 多轨道剪辑；当单个时间线不够用时，一个项目可包含多条时间线。
• ✂️ 常规剪辑工具集：分割、裁切（trim）、合并、转场、速度控制。
• 💬 自动字幕，完全在本机运行，音频不会离开设备。
• 🎙️ 人声滤镜，用于清理音质或做声音效果。
• 📝 标题与样式化文字。
• 📦 模板：一次编辑可保存为模板，复用于后续视频。
• 🚫 无水印、无账号、没有任何付费墙内容。
• 🖥️ 在 macOS、Windows 与 Linux 上表现一致。

状态与平台

当前处于 Alpha（预发布）阶段，需从 Releases 页面下载。支持平台标注为：Windows（已测试）、macOS（已测试，二进制未签名）、Linux。Linux 另提供 Nix 支持，仓库本身是一个 flake。

许可证

来源正文未提及具体开源许可证名称与版本，此处标注为“待核验”，请以仓库根目录 LICENSE 文件为准。

参与贡献

来源指出最有效的贡献方式是从 Release 页面获取构建版本并实际测试应用，找出问题或可改进之处；更多贡献说明参见项目的 Discussion 公告。

路线图（或想法）

标 🌟 表示重要或非常希望实现的方向：

• 模板：改进模板机制，建立由用户贡献的集中式模板注册表（类似 npm）。
• 硬件分析：用于设备档位检测，判断用户设备性能强弱。
• 效果：以可扩展方式向素材库嵌入或添加数百种转场样式、效果等。
• 噪声消除/去除。
• 物体/人脸跟踪：提出方案（可做得更好）：MOSSE/KCF/光流。
• 自动人脸检测与模糊：YuNet + tracker，或寻找更好的替代技术。
• 字幕文本高亮：可用 Whisper.cpp 的时间戳实现。
• 音频中的脏话检测：Whisper + 词典。
• 音频静音片段自动移除。
• 自动重构画面（Auto Reframe）：YuNet/人体检测器 + 跟踪器。

适用对象

需要本地化、无订阅、无水印视频剪辑的个人创作者与团队；重视音频与素材隐私（自动字幕本地运行）的用户；使用 Windows/macOS/Linux 的跨平台用户；习惯 Nix 工作流的 Linux 开发者。

— 本文由 AI 根据公开来源辅助整理，命令、版本与许可证请在使用前到原始页面复核。