StoryGen-Atelier

输入故事创意,自动生成分镜、过渡片段并拼成视频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 158 🐛 待处理 4 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1015
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,需自备Gemini与Vertex AI密钥,定价信息待确认

项目预览

StoryGen-Atelier 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队0xsline
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,需自备Gemini与Vertex AI密钥,定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言JavaScript
技术栈/模型ffmpeg,gemini,google,google-cloud-platform,veo,veo3,vertex-ai
GitHub 星标★ 1015
上线时间2025-12-03 00:00:00
代码更新2026-09-17
仓库体积7.5 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态维护中
收录时间2026-09-29
浏览次数14

项目介绍

StoryGen-Atelier 是一个开源的 AI 分镜与视频生成工具,面向需要快速把文字创意变成短视频的创作者。它把流程拆成三步:先用 Gemini 生成分镜文本和关键帧画面,再用 Vertex AI 的 Veo 模型生成镜头之间的过渡片段,最后用 ffmpeg 把素材拼接成完整视频。项目内置日志和画廊管理,方便查看每次生成的分镜、帧和中间产物,避免反复调试时丢失记录。相比自己拼 API 和命令行,它提供了一套相对完整的端到端工作流,适合做故事短片、广告分镜、概念验证等场景。技术栈基于 JavaScript,依赖 Google Cloud 的 Gemini 与 Veo 服务,因此需要配置相应的云账号和额度。整体定位是轻量级创作辅助工具,而不是专业剪辑软件,重点在于用 AI 把文字到视频的链路自动化,降低分镜和过渡动画的制作门槛。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-29 · 当前星标 ★ 1015

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • Node.js 与 npm(前端与后端均为 JavaScript 项目)
  • Google Cloud 账号,并开通 Gemini 与 Vertex AI Veo 的调用权限
  • 本地可执行的 ffmpeg,用于拼接最终视频
  • 后端 .env 中需填入真实的 API 密钥与项目信息

安装与启动步骤

  1. 1获取项目代码

    把仓库克隆到本地并进入项目根目录,后续前后端都在此仓库内操作。

    git clone https://github.com/0xsline/StoryGen-Atelier.git
    cd StoryGen-Atelier
  2. 2安装后端依赖

    进入 backend 目录安装 Node 依赖,注意 Node 版本不要过低。

    cd backend
    npm install
  3. 3生成并填写配置

    复制配置模板为 .env,按模板中的键名填入真实的密钥与云端项目信息。

    cp .env.example .env
  4. 4启动后端服务

    在 backend 目录启动开发服务;也可用 npm start 以普通方式启动。

    npm run dev
  5. 5安装前端依赖

    另开一个终端,进入 frontend 目录安装前端依赖。

    cd frontend
    npm install
  6. 6启动前端界面

    启动前端开发服务器,默认监听 5180 端口,浏览器访问该端口使用。

    npm run dev
  7. 7构建前端产物

    需要静态部署时在 frontend 目录执行构建,生成可发布的前端文件。

    cd frontend && npm run build

关键配置

配置项必填说明示例
backend/.env是后端运行所需的密钥与云端配置,按 .env.example 中的键名逐项填写。参见 backend/.env.example 的键名填写真实值

如何确认成功

后端启动无报错,浏览器打开 http://localhost:5180 能看到前端界面并可发起分镜生成。

常见问题

Q:可以只启动一个服务吗?

A:README 的 Quick Start 提到可在根目录一键启动,但该段命令在节选中缺失,请以仓库 README 原文为准,否则需按手动方式分别启动前后端。

Q:前端为什么打不开?

A:前端默认端口为 5180,确认服务已启动且端口未被占用;后端未启动时页面可打开但生成功能不可用。

Q:视频拼接失败怎么办?

A:最终视频由 ffmpeg 拼接,请确认系统中 ffmpeg 已安装并可在命令行直接调用。

Q:密钥从哪里获取?

A:需要 Google Cloud 的 Gemini 与 Vertex AI(Veo)服务凭证,在对应云控制台开通并创建后填入 .env。

注意事项

  • README 中 Quick Start 的命令块在节选里为空,一键启动命令请以仓库 README 原文为准,不要自行猜测。
  • 后端 npm run dev 与 npm start 二选一即可,前者用于开发调试。
  • 日志与画廊数据通过 SQLite 本地持久化,迁移或备份时注意相关数据文件。
  • 生成过程会调用云端模型,注意账户配额与调用费用。

核心亮点

  • 端到端串联 Gemini 分镜、Veo 过渡片段与 ffmpeg 拼接,省去手动拼装多个 API 的步骤
  • 内置日志和画廊管理,生成过程可追溯,方便对比不同分镜和帧的效果
  • 基于 JavaScript 和常见云服务,代码结构相对容易理解和二次修改

不足之处

  • 强依赖 Google Cloud 的 Gemini 和 Vertex AI Veo,需要账号、额度和区域配置,门槛和成本不低
  • 项目处于早期,星标约 986,文档和社区案例可能还不够丰富

适用场景

  • 把短篇故事创意快速转成带过渡动画的短视频草稿
  • 为广告或产品概念制作 AI 分镜和动态预览
  • 教学或演示中展示从文本到视频的完整 AI 生成流程

替代项目

ComfyUI、ShortGPT

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