ai-moive-studio

用自然语言在无限画布上编排节点,从剧本到成片一条链路搞定

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 253 🐛 待处理 6 👀 关注 43
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1652
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

ai-moive-studio 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类视频生成
开发团队869413421
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,ai-agents,ai-video,image-to-video,infinite-canvas,movie,self-hosted,storyboard,text-to-video,video,video-generation,workflow-automation
GitHub 星标★ 1652
上线时间2025-11-10 00:00:00
代码更新2026-09-16
仓库体积124.3 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-17
浏览次数1

项目介绍

ai-moive-studio(AICON)是一个自然语言驱动的无限画布工作流 Agent,面向 AI 视频创作者。它解决的核心问题是:现有 AI 视频工具大多只提供一个输入框,生成结果零散、不可控、难以串联成完整创作链路。AICON 把剧本拆解、分镜生成、素材生成、视频合成到内容分发的全流程放进一个系统,用自然语言加无限画布的方式驱动。用户可以在画布上把文本、图片、视频等节点组织成可视化工作流,像搭积木一样编排创作步骤,每个环节都可编辑、可回溯、可复用。项目用 Python 实现,支持自托管,涵盖 text-to-video、image-to-video、storyboard 等能力,定位不是单点生成工具,而是把“从灵感到成片”的整条链路产品化,让 AI 视频创作第一次真正变成可编辑、可迭代的工作流。

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 2026-09-17 · 当前星标 ★ 1652

使用教程

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:Docker 6 步

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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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