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把故事做成能播的片子 — AI 漫剧与 AI 短视频，从文案到成片。

分步短视频创作：创作设置 → 文案与分镜 → 参考图生图 → 图生视频 → 合成预览。新建默认 AI 视频、3D 动画画风、9:16 竖屏、约 60 秒，也可选择静图成片，各阶段检查与编辑后再继续制作。

源码：github.com/yi1108/printfilm · 版本 0.2.0

工作台

AI 短视频 — 历史、分镜、成片

项目历史	分镜工作台	成片预览

AI 漫剧 — 项目、分集、剧本、分镜、资产

项目列表	分集工作台	剧本解析

分镜编辑	资产库	管理后台

从一句话到分集成片，角色与场景可复用。

• 大纲 / 剧情摘要 / 剧本内容
• 资产库：角色、场景、道具
• 解析成镜后进入分镜编辑与画布
• 细则见 docs/EPISODE_RULES.md

在 /history 通过项目卡片管理短视频，点击新建进入 /studio/new。

• 精选四款非真人风格：3D 动画、二维动漫、绘本插画、国风水墨
• 输入想法生成文案，或粘贴已有文案；文案可编辑并保存草稿
• 确认文案后生成分镜，逐镜编辑旁白与画面；每镜使用固定画风参考图，并参考前镜图片延续角色与视觉风格
• AI 视频模式把每镜图片生成为带声音的镜头视频，支持单镜预览和重生；选择模型与清晰度后分阶段生成，再手动合成成片
• 静图模式生成图片和外部 TTS 配音，FFmpeg 添加图片运镜和字幕；两种模式都支持预览、下载
• 制作中可停止，失败时继续补齐缺失素材；离开页面后可回到项目恢复进度
• 旧对话项目在任务停止并结算后移交分步编辑，各历史版本保留原素材

图片、视频、音频提供独立生成入口；短剧创作技能见短剧Skills。

用户、订单、模板、任务中心和模型路由。

选择画风、输入想法或已有文案
    → 编辑与保存文案 → 确认后生成分镜
    → 检查分镜卡片 → 使用画风参考图生成图片
    → AI 视频：图片生成镜头视频与声音 → 检查并合成
      静图成片：生成外部 TTS 配音 → 合成运镜、字幕与旁白
    → 预览与下载成片

每个阶段完成后停下来等待检查，下一步由用户明确启动。项目列表、分镜和素材均采用卡片展示。漫剧和工具中心沿用原有流程。

当前新建短片直接使用项目接口，旧对话会话的创建、消息及查询接口已移除，仅保留历史项目转入工作台的 open-editor 接口。历史任务恢复与项目交接仍依赖 creation_sessions、creation_messages、creation_runs 及项目会话字段；目标时长字段同时供当前流程使用。默认启动会自动处理结构；已有数据库设置 DATABASE_BOOTSTRAP_ENABLED=false 时，先在 backend 目录执行以下专用增量迁移，再重启后端。该命令只创建上述三张表、两个项目字段及索引，不执行种子数据，也不修改其他业务结构或已有数据；可重复运行。

python scripts/prepare_creation_schema.py
python scripts/prepare_creation_schema.py --check

Windows 可将 python 替换为 .venv\Scripts\python.exe；使用 backend/.env 的现有数据库配置。--check 只读检查，结构缺失时返回非零退出码。

• 两条产品线共用一套生成能力 — 漫剧与短视频走同一上游
• 进程内任务平台 — scheduler / executor / poller，无需单独 Celery Worker
• 模型可换 — 管理后台配置 TokenFree Key 与模型，不必改代码
• Docker 一键启动 — 公开镜像，拉取无需登录
• 可选计费 — 默认关闭；开启后按用量结算，见 docs/BILLING.md

本机只需安装 Docker Desktop（或 Docker Engine + Compose）。镜像在阿里云 ACR gcc 公开命名空间，拉取无需登录。

git clone https://github.com/yi1108/printfilm.git
cd printfilm

cp deploy/.env.docker.example deploy/.env.docker

编辑 deploy/.env.docker，至少改这三项：

无 Key 想先看界面：把 ARK_MOCK=true。

docker compose --env-file deploy/.env.docker up -d

等约半分钟（API 健康检查通过后，web / admin 才会起来）。

常用：

docker compose --env-file deploy/.env.docker ps          # 状态
docker compose --env-file deploy/.env.docker logs -f api # 看日志
docker compose --env-file deploy/.env.docker down        # 停止（保留数据卷）

仓库无内置演示账号；生产请立刻改掉密钥。

docker compose --env-file deploy/.env.docker pull
docker compose --env-file deploy/.env.docker up -d

改过前后端代码，或拉不到 ACR 时：

docker compose --env-file deploy/.env.docker -f docker-compose.full.yml up -d --build

开源版文字 / 图 / 视频统一走 TokenFree New API（OpenAI 兼容：https://www.tokenfree.com/v1）。没有 Key 时只能 ARK_MOCK=true 看界面，不能真实生图 / 生视频。

1. 打开 https://www.tokenfree.com 注册并登录。
2. 进入控制台的 API 密钥 / Tokens（部分部署路径为 /token 或 /keys）。
3. 点击 创建，填名称（如 printfilm），按需设额度 / 过期时间。
4. 立刻复制完整 Key（形如 sk-…，只显示一次）。
5. 确认账户有余额或可用额度；模型列表里能看到你要用的对话 / 生图 / 视频模型。

Key 等同密码，不要提交到 Git、不要发到群聊。泄露后在 TokenFree 控制台作废并重建。

编辑 deploy/.env.docker：

OPENAI_API_KEY=sk-你的密钥
OPENAI_BASE_URL=https://www.tokenfree.com/v1
ARK_API_KEY=sk-你的密钥
ARK_MOCK=false
MODEL_LLM=kimi-k2.6
MODEL_IMAGE=seedream-5-0-pro
MODEL_VIDEO=seedance-2-5

OPENAI_API_KEY 与 ARK_API_KEY 填同一把即可。然后重建 API 容器使环境生效：

docker compose --env-file deploy/.env.docker up -d --force-recreate api

打开 http://localhost:8000/api/health ，ark_mock 应为 false。

1. 用管理员登录 http://localhost:8081 。
2. 打开 系统设置 → 模型（路由 / TokenFree 渠道）。
3. 在 TokenFree 渠道填入 API Key 并保存。
4. 按需调整默认文字 / 图 / 视频模型；保存后即时生效，一般不必改 .env。

后台保存的 Key 会加密进数据库；换机器迁移时记得一并备份库，或重新在后台填写。

• 短视频 / 获客片：把卖点做成可投放的短片
• 漫剧 / 短剧：从大纲到分集，角色场景保持一致
• 单点出图出片：工具中心直接生成
• 自托管：Docker 拉镜像即可在自己的机器上跑

backend/                  FastAPI、流水线、计费、任务运行时
frontend/                 用户端
admin/                    运营后台
deploy/                   环境变量示例、中间件 compose
docs/                     规范与专题文档
docker-compose.yml        拉公开镜像一键启动
docker-compose.full.yml   从源码构建

• GitHub：https://github.com/yi1108/printfilm
• 微信加 gitpp88（备注「入群」）：部署答疑 / 短剧交流 / 模板分享

欢迎 Issue / PR。提交前对照 docs/STANDARDS.md：简体中文文案、函数注释、服务端分页；勿提交 .env、密钥与生成媒体。

cd frontend && npm run lint
cd ../admin && npm run lint
cd ../backend && pytest

本项目采用 MIT License。