要做成“短视频去中文字幕 + 自动配音（多语言）”的全自动工作流，这属于 AI 视频本地化（Video Localization） 的范畴。
这需要两个并行的技术链路：
n8n 工作流设计：
考虑到你已经有 Dify + Mem0 + DeepSeek 的基础，我建议采用 “方案一 (开源集成)” 的变体，利用你的 Dify 作为翻译中枢：
下载 pyvideotrans -> 配置去字幕插件 -> 将翻译引擎配置为你的 Dify API -> 一键运行。这是目前性价比最高且效果可控的方案。
这需要两个并行的技术链路：
- 视觉处理（Visual）：OCR 识别字幕位置 -> 视频修补（Inpainting）遮盖字幕。
- 音频处理（Audio）：提取音频 -> 语音转文字（ASR）-> 翻译 -> 语音合成（TTS）-> 音画对齐（或唇形同步）。
方案一：开源/本地部署（最省钱，硬核）
如果你有 GPU 服务器（比如你之前的搬瓦工或者本地 4090），这是最灵活的方案。1. 核心项目推荐
目前 GitHub 上有两个集大成的开源项目能直接解决你的问题：- 项目 A: PyVideoTrans (强烈推荐)
- GitHub: jianchang512/pyvideotrans
- 功能: 这是一个整合包。它能自动识别视频里的语音，转录为字幕，翻译字幕，合成新的语音配音，并且支持自动去除原视频的硬字幕（使用 Inpainting 技术）。
- 特点: 一站式解决。支持 DeepSeek、GPT-4 等作为翻译引擎，支持 EdgeTTS（免费）或 Azure/OpenAI（付费）作为配音。
- 去字幕原理: 调用 OCR 识别字幕区域，然后使用 LaMa 模型进行像素填充遮盖。
- 项目 B: Video-Subtitle-Remover (VSR)
- GitHub: YaoFANGUK/video-subtitle-remover
- 专注点: 这个项目只做一件事——去字幕。它的去字幕效果是目前开源界最好的之一，不仅能填补背景，还能处理动态背景。
- 用法: 你可以用它处理视频画面，然后用 Dify/n8n 处理音频。
2. 推荐的本地架构
- 第一步（画面）: 部署 Video-Subtitle-Remover，跑一遍视频，把中文字幕抹掉，生成 clean_video.mp4。
- 第二步（音频）: 使用 Whisper (ASR) 提取中文文本 -> 扔给 Dify (DeepSeek) 翻译成英文 -> 扔给 EdgeTTS 或 CosyVoice (阿里开源) 生成英文音频。
- 第三步（合成）: 使用 ffmpeg 将 clean_video.mp4 和新音频合并。
方案二：基于 n8n 的 API 编排流（最自动化，不用维护 GPU）
如果你不想维护本地繁重的 Python 环境，可以利用 n8n 调用现成的 AI 模型 API（Replicate 或 HuggingFace）。n8n 工作流设计：
- Trigger: 监控文件夹或接收 Upload。
- Step 1 - 去字幕 (Inpainting):
- 调用 Replicate 上的去字幕模型（搜索 video-inpainting 或 lama-cleaner）。
- 注意：API 去字幕通常需要提供 Mask（遮罩区域）。你可能需要先调用一个 OCR API (如 PaddleOCR) 算出字幕坐标，生成 Mask 图片，再传给 Inpainting API。这一步比较繁琐。
- Step 2 - 音频处理:
- ASR: 调用 OpenAI Whisper API 转录中文。
- Translation: 调用你 Dify 里的 DeepSeek 翻译 Agent（提示词：翻译为英语口语，保持短视频的快节奏风格）。
- TTS: 调用 ElevenLabs (效果最好，贵) 或 OpenAI TTS 生成外语配音。
- Step 3 - 唇形同步 (可选):
- 如果需要人物嘴型对上英文，调用 Replicate 上的 wav2lip 或 sadtalker 模型。
- Step 4 - 合成:
- 利用 FFmpeg 节点（n8n 需安装 ffmpeg）或调用云端转码 API 合并。
方案三：成品 SaaS 工具（最快，但要钱）
如果你只是想快速产出，不想折腾代码，市面上有非常成熟的“视频出海”工具：- HeyGen / Rask.ai:
- 目前的行业标杆。你上传中文视频，选“翻译成英文”。
- 能力: 它们会自动把中文配音变成英文（甚至克隆你的原声），并且会自动修改嘴型（Video Lip Sync）。
- 缺点: 遮挡字幕功能通常较弱（它们主要关注人脸），且价格昂贵。
- Veed.io:
- 提供“Clean Audio”和字幕移除工具，适合轻量级编辑。
架构师建议（针对你的情况）
考虑到你已经有 Dify + Mem0 + DeepSeek 的基础，我建议采用 “方案一 (开源集成)” 的变体，利用你的 Dify 作为翻译中枢：- 部署 pyvideotrans：在你的 VPS 或本地电脑上运行这个开源项目。它已经写好了去字幕和 TTS 的逻辑。
- 魔改翻译接口：pyvideotrans 支持自定义 LLM API。
- 把它默认的 ChatGPT 接口，指向你 Dify 的 API。
- 为什么要这么做？ 因为你可以在 Dify 里写特定的 Prompt（比如：“翻译成美式俚语风格，适合 TikTok 传播”），甚至结合 Mem0 里的术语库，让翻译出来的梗更地道，而不是生硬的机翻。
下载 pyvideotrans -> 配置去字幕插件 -> 将翻译引擎配置为你的 Dify API -> 一键运行。这是目前性价比最高且效果可控的方案。