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Genblaze is an open source Python SDK for orchestrating generative AI media pipelines across video, audio, and image providers with built in provenance for every output.

What it solves

Genblaze 提供一种统一的方式来构建和编排视频、音频、图像的生成式 AI 工作流。它解决了“供应商锁定”的问题，使开发者能够在不重写编排逻辑的情况下，切换不同的 AI 媒体模型（如 Sora、Runway 或 ElevenLabs）。关键是，它通过为每次运行自动生成标准化的 provenance 清单，并直接嵌入媒体文件中，以证明其来源和完整性，解决 AI 媒体真实性的问题。

How it works

SDK 使用 Pipeline API 将生成 Steps 链接在一起。每个步骤连接到特定的 Provider（第三方 AI API 的适配器）。系统管理提交请求、轮询结果以及获取输出的整个生命周期。

为了确保 provenance，Genblaze 会创建一个确定性的清单，包含提供商、模型、提示词和使用的参数。该清单会进行 SHA-256 哈希，可存储在兼容 S3 的存储（如 Backblaze B2）中，或嵌入 .mp4、.png、.mp3 等文件的元数据中。Manifest.verify() 方法允许用户检查媒体是否被篡改。

Who it’s for

它面向构建生产级生成式媒体管道的开发者，这些开发者需要记录资产的创建过程、希望轻松实验不同的 AI 供应商，或需要持久、内容可寻址的存储来管理生成的资产。

Highlights

  • Unified API: 单一接口即可访问多家供应商，包括 OpenAI、Google、Runway、Luma、ElevenLabs 和 NVIDIA NIM。
  • Built-in Provenance: 自动生成防篡改的清单，可嵌入媒体文件。
  • S3-First Storage: 原生集成 Backblaze B2 及其他兼容 S3 的存储，实现耐久的资产管理。
  • Replayable Runs: 每次运行都会生成清单，允许通过 CLI 重新构建相同的生成过程。
  • Fallback Chains: 能定义 fallback_models，在主模型失败时自动重试生成。