BigBanana-AI-Director

一句话生成完整短剧，从剧本到成片全自动，告别抽卡式生成。

BigBanana AI Director 是一个面向 AI 短剧和漫剧创作的工业级一站式平台，旨在解决传统 AI 视频生成中“抽卡式”生成导致的角色不一致、场景割裂和镜头失控等问题。它采用“Script-to-Asset-to-Keyframe”的工业化工作流，用户只需输入一句话或一个剧本，系统即可自动完成从剧本解析、资产生成到关键帧控制的全流程，最终产出连贯的短剧成片。核心能力包括精准的角色一致性控制、场景连续性保障、镜头运动规划，以及自动化的剧本到成片生产管线。该平台面向专业创作者和团队，强调高效生产与可控输出，将 AI 视频生成从实验性工具提升为可落地的工业化解决方案。

开源 unknown 视频生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 2264

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shuyu-labs

所属国家

官网地址https://director.tree456.com

GitHubhttps://github.com/shuyu-labs/BigBanana-AI-Director

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NOASSERTION

主要语言

技术栈/模型ai-comic-drama,ai-short-drama,ai-video

GitHub 星标★ 2264

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-01-31 00:00:00

最近更新2026-09-23 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2026-08-09

浏览次数3

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 7 步

环境要求

已安装 Docker 与 docker-compose 环境
已安装 Git（用于克隆部署文件）
可用的 AntSK API Key / Token
可正常访问的现代浏览器

安装与启动步骤

1克隆部署文件

从 GitHub 拉取公开仓库，其中包含说明文档与 docker-compose.yaml 部署文件。
```
git clone https://github.com/shuyu-labs/BigBanana-AI-Director.git
```
2进入项目目录

切换到刚克隆下来的目录，后续启动命令都在此目录执行。
```
cd BigBanana-AI-Director
```
3启动官方镜像

首次启动会自动拉取并启动所需官方镜像，-d 表示后台运行。
```
docker-compose up -d
```
4浏览器打开工作台

镜像启动后用浏览器访问工作台页面；README 未给出具体端口，请以实际输出与官方说明为准。
5配置 API 密钥

首次进入时在新手引导、账号中心或模型配置中填入 AntSK API Key / Token，模型统一由 AntSK API 接入。
6创建项目并搭建框架

在项目中心新建项目，随后手动新建季 / 集，或直接导入整篇小说自动拆分多集草稿。
7补充资源与生成

先整理角色、场景、道具和世界观，再依次完成 Phase 01 叙事规划、Phase 02/03 资产与镜头、Phase 04/05 成片交付。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`AntSK API Key / Token`	是	用于统一接入文本、图像、视频模型，未配置无法生成内容	`sk-xxxxxxxx`

如何确认成功

docker-compose up -d 后容器正常启动，浏览器能打开工作台、完成新手引导并填入有效 AntSK API Key，即可开始创建项目。

常见问题

Q：必须自己部署吗？

A：不必，可直接访问在线版 https://director.tree456.com/，无需安装客户端且始终保持最新版本。

Q：没有 AntSK API Key 怎么办？

A：需自行准备，官方入口为 https://api.antsk.cn；拿到后在新手引导、账号中心或模型配置中填入。

Q：需要自己编译前端或组装环境吗？

A：不需要，公开版通过官方 Docker 镜像启动完整工作台，浏览器访问即可使用。

Q：项目数据保存在哪里？

A：项目数据主要保存在本地浏览器环境中，适合个人创作与轻量协作，升级以官方镜像发布为准。

Q：仓库里为什么没有源码？

A：官方已改为仅通过 Docker 镜像发布，仓库保留为公开说明与历史参考版本，商业版用户可获得完整源码交付。

注意事项

公开仓库主要提供说明文档、docker-compose.yaml 与官方 Docker 镜像部署入口，不再持续同步源码更新
实际部署、更新与运行请以 docker-compose.yaml 和官方镜像为准
项目数据主要保存在本地浏览器环境中，请注意备份
推荐直接使用在线版，免安装且始终是最新版本

核心亮点

采用 Script-to-Asset-to-Keyframe 工业化流程，实现剧本到成片全自动化，显著提升生产效率
精准控制角色一致性、场景连续性和镜头运动，解决 AI 视频生成中的核心痛点
一站式平台覆盖从创意到成片全链路，降低创作者技术门槛

不足之处

项目处于成长早期，文档和社区生态有待完善
依赖 AI 模型能力，复杂剧本或高精度镜头控制可能仍有限制

适用场景

AI 短剧、漫剧的批量快速生产
短视频平台内容创作者的高效产出
影视预演和概念验证的快速原型制作

替代项目

Runway Gen-2、Pika Labs、Sora

项目介绍

BigBanana-AI-Director 是视频领域的开源项目，由 shuyu-labs 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（2,264）位列前 30%，在视频分类的 472 个项目里位列前 11%。

近 45 天，它的 GitHub 星标从 1,721 增加到 2,264，净增 543。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：AI短剧、漫剧的批量快速生产。同类可对比的替代方案包括 Runway Gen-2、Pika Labs、Sora。

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