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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-17 · 当前星标 ★ 1652
使用教程
环境要求
- 已安装 Docker
- 已安装 Docker Compose v2
- 本地可访问 80 端口(用于 http://localhost 访问)
- 可编辑 .env.production 的文本编辑器
- 已准备好数据库、Redis、JWT、MinIO 相关配置信息
安装与启动步骤
-
1克隆项目仓库
从 GitHub 拉取 ai-moive-studio 源码到本地,网络不通时可先配置代理。
git clone https://github.com/869413421/ai-moive-studio.git -
2进入项目目录
切换到刚克隆下来的项目根目录,后续命令都在此目录执行。
cd ai-moive-studio -
3复制环境变量模板
把 .env.production.example 复制为 .env.production,作为实际生效的配置文件。
cp .env.production.example .env.production -
4填写配置文件
编辑 .env.production,按注释填写数据库、Redis、JWT、MinIO 等配置,缺项会导致启动失败。
-
5启动容器服务
用 Docker Compose v2 加载生产配置文件并后台启动全部服务,首次会拉取镜像耗时较久。
docker compose --env-file .env.production -f docker-compose.prod.yml up -d -
6访问并配置模型
浏览器打开 http://localhost 进入工作台,先在「API 密钥管理」配置模型服务,再创建项目或画布。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
数据库配置 | 是 | 设置项目使用的数据库连接信息,具体字段见模板注释。 | 按 .env.production.example 填写 |
Redis 配置 | 是 | 设置 Redis 连接信息,用于缓存与任务队列。 | 按 .env.production.example 填写 |
JWT 配置 | 是 | 设置 JWT 密钥等鉴权参数,保障账号登录安全。 | 按 .env.production.example 填写 |
MinIO 配置 | 是 | 设置对象存储 MinIO 的连接信息,用于存放生成素材。 | 按 .env.production.example 填写 |
如何确认成功
执行启动命令后容器正常运行,浏览器访问 http://localhost 能看到 AICON 工作台界面。
常见问题
Q:启动后怎么才能生成视频?
A:Canvas 助手只负责创建节点与连线,生成任务需要在界面上手动触发,不会自动执行。
Q:可以使用自己的模型服务吗?
A:支持自定义兼容模型服务,在「API 密钥管理」中配置即可,模型调用费用由你选择的服务商收取。
Q:已经部署过的实例怎么升级?
A:升级前请先查看 docs/changelog.md 更新记录,按其中的说明操作后再更新部署。
Q:完整的部署和模型配置说明在哪里?
A:参考仓库内的 docs/docker-deployment-guide.md 与 docs/user-guide.md 使用说明章节。
注意事项
- 本项目为自托管部署,需要自行准备数据库、Redis、MinIO 等依赖服务的配置。
- 模型调用产生的费用由所选模型服务商收取,与本项目无关。
- 已有部署在升级前务必阅读 docs/changelog.md,避免配置不兼容。
- 首次启动需拉取镜像,耗时较长,建议保持网络稳定。
核心亮点
- 以无限画布+节点工作流组织创作,文本、图片、视频节点可自由编排,比单一输入框更可控可迭代
- 覆盖剧本拆解、分镜、素材生成、视频合成到分发的完整链路,减少在多个工具间来回切换
- 自然语言驱动 Agent,降低工作流搭建门槛,非技术创作者也能组织复杂创作流程
不足之处
- 项目处于成长早期,1501 星标,生态、插件和模板积累有限
- 视频生成效果高度依赖所接入的底层模型,自身不产出模型能力,实际成片质量受外部 API 制约
- 无限画布+多节点的交互复杂度较高,新用户上手需要一定学习成本
适用场景
- 短视频创作者把剧本拆成分镜,在画布上逐节点生成素材并合成成片
- 广告/营销团队用工作流批量产出多版本视频素材并统一分发
- 个人开发者自托管部署,接入自有模型 API,搭建私有 AI 视频创作流水线
替代项目
ComfyUI、Langflow
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