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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 14809
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。
环境要求
- 操作系统与 CPU 架构在 Release 支持范围内
- Docker Engine 或 Docker Desktop 已安装可用
- Docker Compose v2、Git、flock 已安装
- 磁盘可写入新的安装目录,且需保留已有容器与数据
- 浏览器所在主机可导入本地根证书(自签 Caddy 证书)
安装与启动步骤
-
1克隆仓库读文档
README 明确完整安装步骤在 docs/INSTALL.md,先克隆仓库并阅读该文档与所选 Release 说明,再动手安装。
git clone https://github.com/waooAI/waoowaoo.git cd waoowaoo cat docs/INSTALL.md -
2检查并补齐依赖
检查系统与 CPU 架构、Docker Engine/Desktop、Compose v2、Git、flock;缺失项用对应系统工具安装,安装器可能需你手动授权或启动 Docker Desktop。
-
3准备目录与密钥
使用一个全新的安装目录,保留已有容器、文件和数据;生成唯一本地密钥写入 .env,过程中不要打印或上传任何密钥。
-
4启动 Release 容器
按 docs/INSTALL.md 与所选 Release 的 Compose 方式启动预构建镜像,应用与 Codex runtime 都固定到该 Release 的不可变镜像 digest,并包含同一 Release 的 docker/c
-
5信任本地证书
Compose 会自动启动 Caddy,仅导出 root.crt 并说明信任影响、取得明确同意后再在浏览器所在系统信任;Windows 与 WSL 需分别处理,禁止导出 root.key 或跳过 TLS 校验。
-
6填 Key 并验证
打开应用后在个人资料的 API configuration 中填入自己的 OpenRouter API Key,不要在聊天或支持日志中传递密钥;未获批准不要启动付费生成。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
SELF_HOSTED_HOST | 是 | 自托管访问的主机名 | localhost |
SELF_HOSTED_HTTPS_PORT | 是 | Caddy 提供的 HTTPS 入口端口 | 1443 |
APP_HOST_PORT | 是 | 应用 HTTP 端口,仅用于重定向到 HTTPS | 13000 |
NEXTAUTH_URL | 否 | 由 Compose overlay 从上述变量派生,一般无需手填 | 由 overlay 自动派生 |
OpenRouter API Key | 是 | 应用内个人资料配置,调用按你的账号计费 | sk-or-v1-xxxxxxxx |
如何确认成功
浏览器打开 https://localhost:1443 无证书告警、使用 h2 且多标签页事件流正常,容器健康、应用可打开;端口 13000 只做 HTTP 跳转。
常见问题
Q:本地需要装 Node.js、MySQL、Redis、Temporal 或 FFmpeg 吗?
A:使用推荐的预构建 Docker 镜像部署时都不需要在宿主机安装,应用依赖全部跑在容器里;只有源码开发才会用到 npm run dev,它跑在 http://localhost:3001。
Q:安装完成后界面打不开怎么办?
A:确认使用的是 https://localhost:1443 而不是 13000 端口,13000 只会做 HTTP 重定向;同时检查容器健康状态,若 Release 缺少所需镜像或平台不受支持,应把它当作阻塞问题处理。
Q:API Key 应该填在哪里?
A:启动后进入个人资料的 API configuration 添加 OpenRouter API Key,不要在聊天、issue 或支持日志里发送密钥,provider 调用费用由你自己的账号承担。
Q:为什么浏览器会提示证书不安全?
A:本地 Caddy 使用自签证书,需要把导出的 root.crt 装到浏览器所在操作系统的信任区;只导出 root.crt,绝不要导出 root.key,也不要绕过 TLS 校验。
Q:支持哪些模型?
A:预览版通过 OpenRouter 配置,可用模型包括 GPT Image 2、Nano Banana 各变体、Seedance 各变体以及 MiniMax H3 / H3 Max,具体可用性与计费取决于所选模型。
注意事项
- 当前为预览版,仍在快速迭代,可能存在 bug 和粗糙之处。
- 所有命令与参数以所选 Release 的 docs/INSTALL.md 为准,不要自创第二条启动路径。
- SSE 标签页并发数不等于 AI 任务并发上限。
- 项目数据与媒体存本地数据库和私有 MinIO,提示词与参考素材会按任务发送给 provider。
核心亮点
- 提供从剧本、分镜到成片的工业级全流程AI影视生产管线,覆盖短片与真人影视制作
- 基于AI Agent架构实现可控的视频生成,支持好莱坞标准工作流,强调专业性与可控性
- 技术栈涵盖生成式AI、自动化与故事板,适合复杂影视项目的模块化协作
不足之处
- 文档/社区待观察
- 项目处于早期阶段,实际生产环境中的稳定性和扩展性尚未充分验证
适用场景
- 短视频与短剧的自动化批量生产
- 电影预告片、广告等商业影视内容的快速原型制作
- 需要多角色、多场景协调的复杂影视项目预可视化
替代项目
Runway Gen-2、Pika Labs、Sora
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