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1754星!AI漫剧全流程工具一键部署
1754 星开源 AI 漫剧生成平台，输入主题一键完成文案改写、分镜设计、AI 绘图、运镜规划到视频合成全流程。支持多模型负载均衡，Docker 一键部署，实时进度可追踪。
做 AI 漫剧的朋友都知道，一条片子下来要经过好多环节。
写剧本、拆分镜、生图片、做运镜、合成视频……每个环节都要换一个工具，数据来回复制粘贴，麻烦得要死。
有没有一个工具，能把这些环节全都串起来，输入个主题就自动出片？
今天给大家介绍的 AI Story，就是这样一个项目。1754 颗星，Docker 一键部署，从文案到视频全自动，还支持多模型负载均衡。
AI Story 是什么？
AI Story 是一个开源的 AI 故事视频/漫剧自动化生成平台。
一句话说清它的定位：输入一个主题，自动完成从文案到视频的全流程。
你没听错，真的是全流程。文案改写、分镜生成、AI 绘图、运镜规划、视频合成，一条龙全自动。
你只需要在最开始输入一个故事主题，剩下的交给系统就行。该干嘛干嘛去，等它跑完你回来验收成品。
项目用 Python (Django) + Vue3 写的，前后端分离，用 Docker Compose 一键启动。Celery 做异步任务队列，生成过程不卡界面，还能实时看进度。
目前 1754 颗星，355 个 fork，最近还在持续更新，活跃度不错。
亮点一：全流程自动化，真的一键出片
很多工具说自己是「全流程」，其实就是把几个页面拼在一起，每个步骤还要你手动点下一步。
AI Story 的全流程是真的全自动。
你输入一个主题，比如「一只会飞的猫冒险故事」，然后点开始。
系统就会按顺序自动执行：
第一步，文案改写。 AI 把你的主题扩展成完整的故事脚本，有开头有结尾有冲突，还能选风格——叙事、科普、情感都行。
第二步，自动分镜。 脚本写好了，AI 自动拆分成一个个镜头，每个镜头都有画面描述、旁白、对白，还连带生成专业的绘图提示词。
第三步，AI 生图。 拿着分镜的提示词，自动调用绘图 API 一张一张生成图片。批量生成，失败了自动重试。
第四步，运镜规划。 图片有了，AI 分析每个场景的内容，自动配上合适的运镜效果——推拉摇移缩放，该用哪种用哪种。
第五步，视频生成。 图片加运镜，调用视频生成 API 做成动态视频片段。
第六步，合成导出。 把所有片段拼起来，加上字幕，导出完整的视频。
整个过程你不用管，系统自己跑。跑的过程中你可以关掉页面干别的，回来接着看进度。
亮点二：多模型负载均衡，哪家便宜用哪家
AI Story 还有个很实用的功能——多模型支持加负载均衡。
做 AI 漫剧的朋友都懂，只用一家 API 风险太高。要么涨价，要么限流，要么突然就不好用了。
AI Story 的做法是，每个阶段都可以配置多个模型，然后按策略自动调度。
支持的策略有四种：
- 轮询
: 一个接一个来，平摊用量 - 随机
: 随机选一个，简单粗暴 - 权重
: 按比例分配，便宜的多给点 - 最少负载
: 谁闲用谁，速度最快
举个例子，生图阶段你配了三个 SD 接口。系统会根据你的策略自动选一个用，这个挂了自动切下一个，不会因为一个 API 崩了整条流水线就停了。
而且不只是生图，文案、分镜、视频、TTS，每个阶段都能单独配不同的模型。你可以用 DeepSeek 写剧本，用 Seedream 生图，用 Seedance 生视频，各取所长。
对于做量产的朋友来说，这个功能太刚需了。成本直接可控，稳定性还高。
亮点三：Docker 一键部署，5 分钟搭好
很多开源工具部署起来能把人折腾死。装 Python、装 Node、装数据库、配环境变量……一步错了全盘重来。
AI Story 的部署就简单多了——Docker Compose 一键启动。
你只需要创建一个 docker-compose.yml 文件，里面配好四个服务：Redis、后端、Celery、前端。然后一行命令 docker compose up -d 就完事了。
等镜像拉完、服务启动，打开浏览器访问 http://localhost:3000 就能用。
整个过程顺利的话 5 到 10 分钟，对新手很友好。
硬件要求也不高，2 核 CPU、4G 内存、5G 硬盘就行。因为生成任务都是调用外部 API 的，本机只负责调度和存储，不吃算力。
对了，还支持 arm64 架构，苹果芯片的 Mac 也能跑。
亮点四：灵活可控，想停就停想改就改
虽然说是全自动，但不代表你不能插手。
AI Story 的设计思路是：全自动为主，但每个环节都支持手动调整。
随时暂停恢复。 生成到一半你觉得不对，可以随时暂停。改完了接着跑，不用从头来。
阶段回滚。 比如分镜生成完了，你觉得文案写得不好，可以回滚到文案阶段重写，然后分镜、图片会跟着重新生成。
手动调整。 每个环节的结果你都可以手动改。分镜不满意？直接改画面描述和提示词，重新生成这一张就行，不用全部重来。
项目模板。 做得好的项目可以存成模板，下次做同类型的直接套用，省得每次从零开始。
这种「全自动但不黑盒」的设计，用起来就很踏实。你既可以偷懒一键生成，也可以在关键环节亲自把控质量。
实战：从零生成一条漫剧视频
说了这么多，给大家走一遍实际用起来是什么流程。
第一步：部署。 写好 docker-compose.yml，docker compose up -d 启动服务。然后创建个管理员账号，登录系统。
第二步：配置模型。 进入模型配置页面，把你要用的 API Key 都填进去。文案用什么模型、生图用什么模型、视频用什么模型，分别配好。建议每个阶段至少配两个，开启负载均衡。
第三步：创建项目。 新建一个项目，填好项目名称、视频风格、目标平台这些基本信息。
第四步：输入主题。 在文案阶段输入你想做的故事主题，比如「修仙界的小透明逆袭」。选好风格，点生成。
第五步：等待生成。 系统开始自动跑——文案→分镜→图片→运镜→视频。你可以实时看进度条，每个阶段完成了会有提示。中间想改什么随时暂停去改。
第六步：导出成品。 全部跑完了，预览一下效果。满意就导出视频，不满意就回到对应阶段调整后重跑。
整个过程，除了最开始的配置和最后的验收，中间基本不用你管。喝杯咖啡的功夫，一条漫剧视频就出来了。
优缺点总结
优点：
真·全流程自动化：输入主题，输出视频，中间不用管 多模型负载均衡：稳定又省钱，量产必备 Docker 一键部署：5 分钟搭好，新手友好 灵活可控：暂停、恢复、回滚、手动改，想怎么控怎么控 实时进度：不用瞎等，跑到哪一步一目了然 项目模板：复用经验，越用越快 开源免费：非商业用途免费用
不足：
许可证是 CC BY-NC-SA，商用要单独授权 视频生成依赖外部 API，本地不直接生成视频 导演模式还在开发中，精细控制能力一般 中文教程相对较少
特别适合：
AI 漫剧创作者：全流程自动化，效率翻倍 做号团队：多模型负载均衡，成本可控 技术爱好者：Docker 一键部署，自己搭着玩 内容创业者：快速验证选题，批量产出 想入门 AI 视频的新手：从这个工具入手，简单好上手
写在最后
AI Story 给我最大的感受是——稳。
它不是那种花里胡哨的概念项目，而是一个扎扎实实能用的生产工具。全流程自动化、多模型负载均衡、Docker 一键部署、暂停恢复重试……每一个功能都是创作者真真切切需要的。
尤其是多模型负载均衡这个设计，太懂行内人的痛点了。做过量产的都懂，单押一家 API 就是赌命，说不准哪天就涨价或者限流了。多模型热备加智能调度，安全感直接拉满。
如果你正在做 AI 漫剧或者短视频，又烦透了在十几个工具之间来回切换，不妨试试这个工具。Docker 部署也就几分钟的事，搭好就能用。
项目地址：https://github.com/xhongc/ai_story
觉得有用的话，别忘了给项目点个 Star。