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影策 (Open AI Canvas)

정의 – AI로 생성된 영화, 단편 드라마 및 기타 멀티미디어 스토리를 제작하기 위한 오픈 소스 웹 기반 워크벤치입니다. 시각적 캔버스, 구조화된 워크플로우, 다양한 생성형 AI 모델(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)을 호출하는 통합 작업 시스템을 결합하여 일반 텍스트 스크립트에서 완성된 비디오로 스토리를 이동할 수 있습니다.

주요 기능

• 자유 형식 캔버스 – 노드 끌어서 놓기, 연결, 확대/축소, 이동, 실행 취소/다시 실행, 가져오기/내보내기 및 읽기 전용 공유.
• 영화 제작 워크플로우 – 시나리오, 캐릭터, 장면, 스타일 보드, 참조 자산, 구조화된 스토리보드 및 3D 감독 보기를 관리합니다.
• 멀티미디어 생성 – 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 생성하는 비동기 작업. 참조 이미지, 시작-끝 프레임, 카메라 이동, 연속 생성, 로컬 편집 및 배치 작업을 지원합니다.
• 작업 및 자산 관리 – 대기열, 진행 로그, 취소/재시도, 미디어 라이브러리, 참조 확인 및 로그인 사용자를 위한 크로스 디바이스 동기화.
• 타임라인 편집 – 클립 정렬, 트리밍, 자막 전사 및 서버 측 내보내기, 플러그인 가능한 편집 패널.
• 클라우드 에이전트 – 캔버스를 요약하고 이벤트를 재생할 수 있는 지속적인 대화형 에이전트(현재 읽기 전용).
• 스킬 생태계 – 제작 파이프라인을 위한 내장 스킬. 커뮤니티 기여 스킬 팩은 judian-skills 저장소에서 설치할 수 있습니다.
• 관리 및 사용 제어 – 채널 관리, 사용 할당량, 기능 플래그, 객체 스토리지 통합, 요청 가로채기 및 관리 콘솔.

기술 스택

• 프론트엔드 – React(상태 관리를 위한 Zustand, 오프라인 캐시를 위한 localForage)는 Vite 기반 개발 서버에서 제공됩니다.
• 백엔드 – Go 1.25 + Gin, 로컬용 SQLite 또는 프로덕션용 PostgreSQL + Redis, 모델 호출을 위한 비동기 워커.
• 배포 – 로컬 개발용 Docker Compose. 프로덕션용 공식 릴리스 이미지(백엔드, 웹, 에이전트)와 자동 업데이트를 위한 선택적 Host Updater.
• 모델 통합 – “프로바이더”는 외부 AI 모델 API(예: OpenAI, MiniMax H3, Fluxion 등)를 추상화하고 안전한 아웃바운드 레이어를 통해 생성 요청을 라우팅합니다.

시작하기

1. 저장소를 클론하고 몇 개의 로컬 캐시 폴더를 만듭니다.
2. 주소와 데이터 디렉토리에 대한 환경 변수를 사용하여 Go 서버(backend/cmd/server)를 실행합니다.
3. 다른 터미널에서 Bun을 사용하여 프론트엔드 종속성을 설치하고 개발 서버(bun run dev)를 시작합니다.
4. http://localhost:3000을 열고 관리자 계정을 등록한 후 설정에서 모델 API 키를 구성합니다.

Docker 사용자는 docker compose -f docker-compose.dev.yml up --build(핫 리로드)로 전체 스택을 시작하거나 docker-compose.local.yml로 릴리스 이미지를 빌드할 수 있습니다.

안전 참고 사항 – README는 기본 배포가 개인 또는 신뢰할 수 있는 환경을 위한 것임을 강조합니다. 공개 배포에서는 공개 등록을 비활성화하고, CORS를 잠그고, 백엔드 포트를 내부로 유지하고, API 키와 저장소 디렉토리를 보호해야 합니다.

문서 – 이 프로젝트에는 빠른 시작, 기능 목록, 코드 맵, 로컬 개발, 데이터베이스 스키마, 캔버스 매뉴얼, 플러그인 시스템 및 업그레이드 절차를 다루는 광범위한 마크다운 문서가 포함되어 있습니다.

라이선스 – MIT.

배경 – ddCat와 중국어 사용자 커뮤니티가 시작했습니다. 여러 상업 스폰서가 모델 API 서비스와 자금을 제공합니다.