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

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。

开源 unknown 视频生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1530

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类视频生成

开发团队869413421

所属国家

官网地址https://aicon-studio.com

GitHubhttps://github.com/869413421/ai-moive-studio

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

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★ 1530

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-11-10 00:00:00

最近更新2026-09-19 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-17

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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

项目介绍

ai-moive-studio 是一个视频生成领域的开源项目，官方简介：自然语言驱动的无限画布工作流 Agent，让 AI 视频创作第一次真正变成可编辑的工作流。 AICON 面向创作者，提供从剧本拆解、分镜生成、素材生成、视频合成到内容分发的一整套能力。不是只给你一个输入框，而是让你用自然语言和无限画布一起驱动创作，把文本、图片、视频节点组织成完整链路，真正把“从灵感到成片”放进一个系统里完成。。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 1501 星标。

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