无限画布
面向 AI 影视创作的开源画布工作台
无限画布把节点编排、图片/视频/音频生成、结构化分镜、3D 导演台、素材库、异步任务和 Agent 会话放在同一个创作空间中，适合连续探索视觉方案并沉淀影视资产。
> 项目仍在快速开发，数据结构可能直接调整。当前更适合个人、本地或可信环境部署，不建议未经安全配置直接开放公网多人使用。
## 在线体验
- 测试环境：[https://ai.ddcat.pro/login](https://ai.ddcat.pro/login)
- 代码仓库：[ddcat-ai/open-ai-canvas](https://github.com/ddcat-ai/open-ai-canvas)
## 主要功能
- **无限画布**：多项目、节点与连线、框选布局、撤销重做、小地图、导入导出和公开只读分享。
- **AI 生成**：支持文本、图片、视频和音频任务，以及参考图编辑、首尾帧、运镜、视频续写和局部修改。
- **影视工作流**：结构化分镜脚本、角色卡、批量镜头节点、3D 导演台和控制图回写。
- **任务与素材**：后端异步队列、任务日志、失败重试、素材库及登录后的后端同步。
- **Agent 能力**：网页画布助手、本地 Canvas Agent、Codex App 插件和技能库。
- **管理与安全**：用户与系统渠道、用量分析、私有 OSS、资源归属校验和敏感配置加密。
## 界面预览
登录与注册
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画布项目管理
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画布创作工作台
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运维管理后台
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## 交流与反馈
感谢 [Linux.do 社区](https://linux.do/) 对项目的认可与支持，欢迎在社区参与讨论和分享使用体验。
Issue 反馈、技术讨论和产品升级建议都可以在 QQ 群中沟通。群内还会不定期组织 AI 学习与培训交流会。
## 新服务器一键部署（推荐）
适用于刚买的 Linux 云服务器。准备一台 Ubuntu、Debian、CentOS 或 Rocky Linux 服务器，在云厂商防火墙（安全组）中先仅对自己的公网 IP 放行 TCP `3000` 端口，然后登录服务器执行这一条命令：
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ddcat-ai/open-ai-canvas/main/scripts/install-server.sh | sudo bash
```
脚本会自动安装 Docker 和 Docker Compose，把部署配置安装到 `/opt/open-ai-canvas`，生成随机数据库密码，从 GitHub Container Registry 拉取网页与后端镜像，并启动网页、后端、PostgreSQL 和 Redis。数据库和上传文件使用 Docker 数据卷持久保存，重新启动容器不会丢失。
完成后打开 `http://服务器IP:3000`。第一个注册的账号会自动成为管理员；登录后在系统设置中配置模型渠道即可开始使用。公开注册默认关闭，但不影响第一个管理员注册。
再次执行同一条命令即可拉取新代码并更新。常用排查命令：
```bash
cd /opt/open-ai-canvas
sudo docker compose --env-file .env -f docker-compose.deploy.yml ps
sudo docker compose --env-file .env -f docker-compose.deploy.yml logs -f --tail=200
```
默认拉取 `ghcr.io/ddcat-ai/open-ai-canvas-web:latest` 和 `ghcr.io/ddcat-ai/open-ai-canvas-backend:latest`。发布版本还会生成去掉 `v` 前缀的版本标签；如需固定版本，可在 `.env` 中设置 `CANVAS_IMAGE_TAG=1.0.2`。
### 直接使用 GitHub Packages 镜像
如果服务器不需要源码目录，可以使用只拉取 GitHub Container Registry（GHCR）镜像的快速脚本。脚本会下载部署 Compose 文件，不会 clone Git 仓库；首次执行仍会自动安装 Docker、生成 `/opt/open-ai-canvas/.env` 并启动全部服务：
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ddcat-ai/open-ai-canvas/main/scripts/install-server-image.sh | sudo bash
```
默认使用 `latest` 标签。固定版本或修改端口可在首次执行后编辑 `/opt/open-ai-canvas/.env`，然后重新执行脚本；使用私有 GHCR 镜像时，请先执行 `docker login ghcr.io`，或在直接运行脚本时提供 `GHCR_USERNAME` 和 `GHCR_TOKEN` 环境变量完成登录。
部署配置和 PostgreSQL 密码保存在 `/opt/open-ai-canvas/.env`，不要发送给他人，也不要删除 `backend-data`、`postgres-data` 和 `redis-data` 数据卷。数据卷持久化不等于备份，请定期备份 PostgreSQL 和上传文件。直接使用 IP 访问仅适合首次配置；公网长期使用必须绑定域名并配置 HTTPS。
## 本地开发
需要 Bun、Go 和可用的 OpenAI 兼容模型渠道。
```bash
git clone https://github.com/ddcat-ai/open-ai-canvas.git
cd open-ai-canvas
cd backend
go run ./cmd/server
# 另开终端
cd web
bun install
bun run dev
```
打开 `http://localhost:3000`，注册首个管理员账号，再在系统设置中配置渠道和模型。
Docker 一体化运行：
```bash
docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --build
```
## 数据说明
- 用户自定义 AI API Key 保存在浏览器本地；创建异步任务时会提交给自部署后端并加密入队，生产环境必须使用 HTTPS。
- 画布和素材登录后同步到后端，本地 `localForage` 继续承担缓存和降级存储。
- 媒体资源在启用 OSS 时保存到私有 OSS，否则保存到后端数据目录；删除业务记录不会自动清理 OSS 对象。
- 用户主动上传的单个文件必须小于 50MB，每个账号按 UTC 自然日累计必须小于 200MB；AI 生成结果不计入主动上传额度。
## 公网部署安全
- 服务首次启动后应先在受控网络完成首个管理员注册，再开放公网入口。
- 生产环境保持 `CANVAS_REGISTRATION_ENABLED=false`，确需开放注册时应同时配置系统渠道用量预算。
- `CANVAS_CORS_ORIGINS` 必须设置为实际前端 Origin 列表，不要在公网使用 `*`。
- 后端和前端必须通过 HTTPS 提供服务，并限制数据目录、数据库、备份和 `.settings-key` 的访问权限。
## 项目文件
- [更新日志](CHANGELOG.md)
- [安全策略](SECURITY.md)
- [贡献指南](CONTRIBUTING.md)
- [行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md)
- [上游与第三方声明](NOTICE)
- [本地 Canvas Agent](canvas-agent/README.md)
- [Codex App 插件](plugins/infinite-canvas/README.md)
## 上游致谢与二次开发
本项目基于 [basketikun/infinite-canvas](https://github.com/basketikun/infinite-canvas) `v0.5.0`（提交 `568f0f1838df8de31fe885a4e130e2f346dd14ab`）进行二次开发。上游项目由 `basketikun` 维护，该基线提交作者为 `HouYunFei`；上游作者和贡献者继续保留其对应代码的权利与署名。
当前二次开发由 `ddcat` 维护，主要改动包括：
- 新增 Go/Gin/GORM/PostgreSQL/SQLite 多用户后端、登录会话、管理员后台、异步任务中心和用量分析。
- 新增私有 OSS、后端资源存储、跨设备画布与素材同步、公开只读分享和资源归属校验。
- 扩展文本、图片、视频和音频生成，增加影视分镜、短剧流水线、角色参考与 3D 导演台。
- 重构画布工作区、交互状态和 Aceternity 风格空间 UI，并增强 Canvas Agent 与 Codex App 插件。
- 收敛上游代理、任务密钥、上传额度、日志脱敏和公网部署安全边界。
漏洞请按 [SECURITY.md](SECURITY.md) 提交。项目采用 [AGPL-3.0](LICENSE) 协议。