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AI Story – AI駆動型ストーリービデオ生成プラットフォーム

概要

• 短いテキストプロンプト（ストーリーのテーマやアウトライン）を完全なショートビデオに変換するWebアプリケーションです。システムが自動的にスクリプトを書き、シーンごとに絵コンテを分割し、各ショットの画像を生成し、カメラの動きを計画し、最終的にフレームを組み立ててビデオにします。

コアワークフロー

Prompt → Script rewrite → Storyboard generation → Image creation → Camera‑move planning → Video rendering → Finished video

各ステップは非同期の Celery タスクとして実行され、UI にリアルタイムの進捗が表示されます。ユーザーはいつでも一時停止、再開、やり直しが可能です。

主な機能

機能	説明
スマートスクリプト書き換え	テーマやアウトラインからビデオ用の完全なスクリプトを生成します。複数の執筆スタイルをサポートし、基盤となる LLM（OpenAI、Claude など）を選択可能です。
自動絵コンテ	スクリプトをシーンに分割し、視覚的な説明とナレーションを書き、画像生成用のプロンプト文字列を作成します。
AI画像生成	外部の画像生成サービス（Stable Diffusion、DALL‑E、Midjourney など）を呼び出し、各絵コンテパネル用の高品質な画像を生成します。
カメラワーク計画	各画像に対してパン/ズーム/チルトの指示を生成し、最終的なビデオにダイナミックな動きを与えます。
画像からビデオへのレンダリング	画像とモーションプランをビデオ生成バックエンド（Runway、Pika など）に送信し、ビデオクリップを生成します。
プロジェクト管理	複数のビデオプロジェクトの整理、ワークフロー状態の追跡、一時停止/再試行、字幕付きビデオの書き出しが可能です。
プロンプトライブラリ	変数（テーマ、スタイル、長さ）を含む再利用可能なプロンプトテンプレートを保存し、バージョン管理を行います。
モデル設定	AIプロバイダーの API キー追加、各段階で使用するモデルの選択、使用量/コスト統計の確認ができる集中管理 UI です。

技術的なハイライト

• バックエンド – Docker コンテナ内で実行される Django アプリケーション。
• タスクキュー – Celery ワーカー (gevent pool) が長時間実行される AI 呼び出しを処理します。
• キャッシュ / メッセージング – Redis を Celery ブローカーおよび結果バックエンドとして使用。
• フロントエンド – 専用コンテナから提供される Vue.js シングルページアプリケーション。
• モジュール式パイプライン – 各処理ステップは責任連鎖パターン（responsibility‑chain pattern）のプラグインであり、新しい AI サービスの追加が容易です。
• 負荷分散と耐障害性 – 複数のモデルエンドポイント間でのラウンドロビン、ランダム、重み付け、または最小負荷ルーティングをサポートし、失敗時には自動的に再試行します。
• デプロイ – 完全にコンテナ化されており、docker‑compose up -d を実行するだけで Redis、Django バックエンド、Celery ワーカー、Vue フロントエンドが起動します。

はじめに

1. Docker と Docker‑Compose をインストールします。
2. docker‑compose.yml を作成します（README にサンプルがあります）。
3. docker compose up -d を実行します。
4. docker‑compose exec backend python backend/manage.py createsuperuser で管理者ユーザーを作成します。
5. ブラウザで http://localhost:3000 を開き、UI にアクセスします。

ライセンス

• コードは CC BY‑NC‑SA 4.0 の下で公開されています（非営利目的のみ。商用利用には著者からの別途ライセンスが必要です）。

想定されるユーザー

• TikTok、Douyin、Kuaishou などのショートビデオクリエイター。
• 教科書のテキストを視覚的な説明に変換したい教育者。
• 迅速なビデオプロトタイプを求めるアーティストやストーリーテラー。
• アニメーションの読み聞かせを作りたい親。

連絡先 / コミュニティ

• 著者の WeChat: charlesnowed (AI Story と明記してください)。
• Telegram チャンネルとグループのリンクは README に記載されています。
• プロジェクトの GitHub ページ: https://github.com/xhongc/ai_story

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上記の情報はすべてリポジトリの README から直接引用したものであり、追加の機能は推測されていません。