• 一、项目介绍
• 二、主要功能（五步全自动流程）
• 三、项目亮点
• 四、项目目录结构
• 五、技术栈
• 六、本地快速部署启动
• 方式一：桌面端安装（最简单，推荐普通用户）
• 方式二：源码本地开发启动（开发者）
• 方式三：Docker 部署（服务器部署）
• 方式四：Linux 服务器直接部署
• 七、案例信息
• 八、项目代码仓库地址

推荐一个AI 短剧、漫剧生成开源项目

推荐一个开源免费的 AI 短剧 / 漫剧自动生成工具，主打"全链路自动化"。它的核心理念是"一句话，到一部短剧"——你只需要输入一段小说文本或一句创意，系统就能自动完成 小说 → 剧本 → 分镜 → 视频 的完整制作流程，号称可省去约 95% 的重复劳动，让"人人都是导演"。

一、项目介绍

项目面向短剧、漫剧与短视频制作的开源 AI 创作平台（AI 短剧工厂），融合无限画布、AI Agent 与可视化工作流，一站式集成剧本创作、资产管理、图像与视频生成能力，让灵感成为看得见的故事。类似 LibTV 和 TapNow 的画布式创作方式，可在同一画布中组织剧本、角色、场景与视频片段。

• 开发方：HBAI-Ltd（© 2026）
• 技术栈：Node.js
• 平台：提供 Mac OS 与 Windows 安装包，全平台可用
• 社区规模：GitHub Stars 10.0K+，活跃社群用户 6,000+

一站式短剧创作：集成剧本创作、资产管理、图像与视频生成，在无限画布中组织完整的创作流程。

二、主要功能（五步全自动流程）

1. 输入创意 —— 粘贴小说文本或一句话创意，支持长文本批量处理。
2. AI 生成剧本 —— 多 Agent 协作，自动拆解场景、台词与节奏。
3. 智能分镜脚本 —— 生成精准构图描述（含景别、构图、光线方向、镜头运动），跨场景角色一致性全程保持。
4. AI 批量出图 —— 对接 Nano Banana 等主流模型，高质量批量生成画面。
5. 视频合成输出 —— 配音、字幕、剪辑自动完成，成片可直接发布。

背后是多 Agent 协作架构，相当于"一个 AI 剧组为你工作"，包含 6 类智能体分工：

• 导演 Agent：统筹全局叙事节奏，把控故事结构，协调所有 Agent 的工作分工与优先级；

• 编剧 Agent：将小说/创意转化为标准剧本格式，优化台词节奏，强化戏剧冲突与情绪弧线；

• 分镜 Agent：生成精准的分镜脚本，包含景别、构图、光线方向、镜头运动完整描述；

• 一致性 Agent：建立并维护角色外貌数据库，确保每一帧的人物特征与服装道具前后一致；

• 质检 Agent：自动审查情节逻辑、角色矛盾、场景跳跃等问题；

• 配音 Agent：匹配角色声线特征，生成配音脚本，对接 TTS 模型完成多角色语音合成。

三、项目亮点

四、项目目录结构

采用 Monorepo 架构（Bun Workspaces）：

Toonflow-app/
├── apps/                 应用主目录
│   ├── web/              Web 前端应用
│   ├── server/           后端服务
│   ├── desktop/          Electrobun 桌面端
│   └── updateServer/     更新服务器
├── compat/macIntel/      macOS Intel 兼容性适配
├── docs/                 文档目录
├── packages/             共享包目录
│   ├── nodes/            工作流节点包（各类生成/处理节点）
│   ├── tools/            工具函数包
│   ├── teams/            团队协作相关包
│   └── mcp/              MCP 协议相关
├── data/                 运行时数据目录（配置、插件、工作区）
├── Dockerfile            Docker 构建文件
├── compose.yaml          Docker Compose 配置
├── electrobun.config.ts  Electrobun 桌面端配置
├── package.json          根项目配置
├── tsconfig.base.json    TypeScript 基础配置
└── bun.lock              Bun 依赖锁文件

五、技术栈

• 前端框架: Vue 3（占比 48.2%）
• 开发语言: TypeScript（占比 48.3%）
• 运行时/包管理: Bun 1.3.14（替代 Node.js）
• 桌面端框架: Electrobun（跨平台桌面应用框架）
• 后端: Bun 原生 HTTP 服务
• 样式处理: PostCSS + postcss-pxtorem
• 多媒体处理: 内置 FFmpeg（音视频处理）
• 构建工具: TypeScript 7.0 + Bun build
• 容器化: Docker + Docker Compose
• 其他语言: C（2.3%）、NSIS（安装包制作）、Objective-C（macOS 适配）、SCSS

六、本地快速部署启动

提供三种部署方式，推荐按需求选择：

方式一：桌面端安装（最简单，推荐普通用户）

1. 前往 GitHub Releases 下载对应系统安装包
2. Windows: 运行安装程序，会自动检测安装 WebView2；如闪退请手动安装 WebView2 运行时
3. macOS (Apple Silicon): 将 Toonflow 拖入「应用程序」直接打开；如遇安全提示请在系统设置-隐私与安全性中允许打开

方式二：源码本地开发启动（开发者）

前置要求：安装 Bun 1.3.14 和 FFmpeg

1. 克隆仓库
git clone https://github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app.git
cd Toonflow-app

2. 安装依赖
bun install

3. 构建工具和节点
bun run build:tools
bun run build:nodes

4. 启动开发服务（同时启动 web 和 server）
bun run dev

启动后访问 http://127.0.0.1:3000 即可使用。

其他开发命令：

• bun run dev:web - 仅启动前端开发
• bun run dev:server - 仅启动后端服务
• bun run dev:desktop - 启动桌面端开发模式

方式三：Docker 部署（服务器部署）

前置要求：安装 Docker Engine 和 Docker Compose

1. 克隆仓库
git clone https://github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app.git
cd Toonflow-app

2. 使用 Docker Compose 启动
docker compose up -d

镜像基于 Bun 1.3.14 构建，内置 FFmpeg，启动后访问 http://服务器IP:3000。

方式四：Linux 服务器直接部署

适用于 Ubuntu/Debian 系统：

1. 安装 Bun 1.3.14 和 FFmpeg
2. 克隆项目后执行 bun install
3. 执行 bun run build 构建
4. 执行 bun run start:server 启动服务
5. 默认端口 3000，建议通过 SSH 端口转发或带认证的反向代理访问

部署注意事项

• 服务默认无内置鉴权，公网部署务必配置防火墙或反向代理认证
• 数据默认保存在 data/ 目录（Docker 中为 /app/data/），备份时请完整保留此目录
• 模型 API Key 需要在首次进入页面后自行配置，可接入 OpenAI 兼容 API、本地 ComfyUI 等
• 官方提供 TF-Router 模型中转平台，也可自行部署：HBAI-Ltd/TF-Router

创作成本参考

官方示例：制作 2 分钟短剧约 2 小时，总费用约 ¥130（语言模型 ¥10、视频生成 ¥120、图片 <¥1），实际成本取决于所选模型服务和生成次数。

七、案例信息

费用为该案例的记录，仅供参考，实际成本取决于模型服务、生成次数与参数。演示视频为压缩后的 480p 版本。

八、项目代码仓库地址

项目代码仓库地址:
https://github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app