openOii

输入故事想法，多智能体自动协作生成漫剧成片

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 视频生成 🍴 复刻 99 🐛 待处理 3 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 413
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

openOii 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队xeronsh
官网地址https://xeronsh.github.io/KomaSlate
GitHubhttps://github.com/xeronsh/KomaSlate
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai,ai-storyboard,ai-video,byok,comic,fastapi,fcpxml,llm,local-first,manga,pi-agent-core,python,react,react-flow,sqlite,storyboard,typescript,video-generation,workflow
GitHub 星标★ 413
上线时间2026-01-22 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积23.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

openOii 是一个基于 LangGraph 的多智能体 AI 漫剧生成平台，旨在将简单的故事想法自动转化为完整的漫剧视频。它解决了从创意到成片过程中涉及的角色设计、分镜脚本、画面生成、视频合成等多个环节的繁琐问题，通过多个 AI 智能体协作，自动完成故事板绘制、角色一致性控制、分镜生成和视频渲染等任务。核心能力包括：多智能体编排、基于 tldraw 的可视化故事板编辑、FastAPI 后端服务、React 前端界面，以及支持多种视频生成模型。用户只需输入故事梗概，即可获得结构化的分镜脚本和可预览的漫剧视频，大幅降低视频创作门槛。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 413

技术标签

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。

难度：进阶 约 40 分钟 部署方式：本地构建 5 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • Node.js 20+
  • 至少两家模型 Key

安装与启动步骤

  1. 1先看它的协作模型

    多个模型在同一对话里互相质疑与核对。

  2. 2起后端

    Python 服务，用 uv 管理依赖。

    cd backend && uv sync && uv run uvicorn app.main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 18765

  3. 3装前端依赖

    pnpm 工程。

    cd engine && pnpm install

  4. 4配几家模型的 key

    至少两家才有交叉核对的意义。

  5. 5问一个有争议的问题

    看它们是否真的互相反驳而不是各说各话。

如何确认成功

同一个问题下，第二个模型能针对第一个模型的回答指出具体问题，最终给出经过修正的结论

注意事项

  • 它让多个模型在同一会话里协作，靠交叉核对降低单模型出错。
  • 成本是单模型的好几倍，只用在值得核对的场景。
  • 模型之间互相附和是常见失败模式，提示词要强制它找问题。
  • 结论仍可能集体出错，尤其是共享同一错误前提时。
  • 对话内容会同时发给多家服务商。

核心亮点

  • 多智能体协作流程清晰，基于 LangGraph 编排，易于扩展和定制
  • 内置 tldraw 可视化故事板，支持人工干预和调整分镜
  • 前后端分离，FastAPI + React 架构，便于二次开发和部署

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚不完善
  • 依赖外部视频生成模型，成片质量受限于底层模型能力

适用场景

  • 漫剧创作者快速生成分镜和预览视频
  • 内容团队批量制作短视频漫剧
  • AI 视频生成技术研究和教学演示

替代项目

ComicFactory、StoryDiffusion、ToonCrafter

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