我把一个 AI 视频创作工具开源了：AI Creator Studio

最近，我把一个正在做的 AI 创作项目整理并开源了。

项目叫 AI Creator Studio，它的目标很明确：让一个产品从”商品信息”出发，自动走完短视频创意生产的核心流程。

也就是：

产品信息 → 营销策略 → 分镜脚本 → 关键帧图片 → 视频片段 → 视频合成

如果你做过电商短视频、TikTok 素材、商品种草内容，应该会很熟悉这个流程。真正耗时间的，往往不是单点生成一张图或一段视频，而是前面的策略拆解、脚本设计、镜头规划、Prompt 优化，以及后续素材的反复调整。

AI Creator Studio 想解决的正是这条链路。

为什么做这个项目？

现在 AI 生图、AI 视频工具很多，但大多数还是”单点工具”。

你输入一句 Prompt，它给你一张图；你上传一张图，它给你一段视频。

这些能力很强，但对于真实的视频创作来说，还不够完整。

一个可用的短视频素材，通常需要先回答这些问题：

这个产品卖给谁？
前 3 秒怎么抓人？
应该强调痛点、场景，还是效果对比？
每个镜头分别拍什么？
图像 Prompt 怎么写才稳定？
视频 Prompt 怎么写才有动作？
多个镜头怎么拼成完整视频？

所以我做了一个更接近”创作工作流”的系统，而不是单独的 AI 生成按钮。

AI Creator Studio 能做什么？

目前这个开源版本包含几个核心模块：

第一步：产品配置

用户可以输入产品标题、产品卖点、目标市场、创意方向，也可以上传产品图、模特图和参考视频。

第二步：AI 策略分析

系统会根据产品信息生成营销策略，包括：

风险等级 — 评估创意方向的市场风险
文化背景 — 针对不同目标市场做本地化适配
核心打法 — 确定内容策略主轴
开场钩子 — 前 3 秒抓眼球的设计

第三步：分镜脚本生成

系统会自动生成多个镜头，每个镜头包含：

画面描述
动作设计
运镜方式
中文摘要
英文图像 Prompt（用于 Flux 等模型）
Manifest 配置（用于视频生成服务）

第四步：图片和视频生成

项目预留了多种模型接口，可以接入：

图像模型：Flux、Google Nano Banana 等
视频模型：Runway、Kling、Google VEO 等

第五步：视频合并

多个分镜视频片段通过 ffmpeg 合成为完整视频，输出可直接用于投放的素材。

技术栈

项目采用前后端分离架构：

前端

Vue 3 — 响应式 UI 框架
Vite — 快速构建工具
Pinia — 状态管理
Vue Router — 路由管理
Tailwind CSS — 原子化样式
Lucide Vue — 图标库

后端

Python — 核心语言
FastAPI — 高性能异步框架
Pydantic — 数据验证
HTTPX — 异步 HTTP 客户端
OpenAI SDK — LLM 接口对接

整体结构比较轻，适合二次开发、快速实验，也适合拿来研究 AI 视频工作流产品怎么搭。

这个项目适合谁？

如果你是开发者，可以把它当作一个 AI 应用项目模板，研究前后端如何组织 AI 工作流。

如果你是跨境电商卖家、内容运营或者短视频团队，可以基于它改造成自己的素材生产工具。

如果你正在关注 AI Agent、AI 工作流、AIGC 视频生产，也可以看看这个项目里如何把”策略、脚本、图片、视频”串成一个完整链路。

开源不是终点

这个项目目前还是一个早期版本，很多地方都可以继续增强：

更稳定的任务队列
更完整的用户系统
更好的素材资产管理
更细的分镜编辑体验
更多视频模型接入
自动配音、字幕、BGM
批量生成和效果评估

但我觉得，先把它开源出来，比一直关在本地更有价值。

开源项目最有意思的地方，不是它一开始就完美，而是它可以被看见、被使用、被修改、被继续推进。

项目地址

GitHub：https://github.com/harvey503/AI-Creator-Studio

欢迎 Star、Fork，也欢迎一起交流 AI 视频创作工具的产品形态和技术实现。

如果你也在做 AI 创作、跨境电商素材、短视频自动化，或许这个项目能给你一点启发。

本文章首发于微信公众号「AI破壁猿」，转载至博客存档。