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<img src="web/public/logo.svg" width="88" alt="影策 logo">
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<h1 align="center">影策</h1>
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<p align="center">让一个故事，从文字走向银幕</p>
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<a href="https://github.com/ddcat-ai/open-ai-canvas"><img src="https://img.shields.io/github/stars/ddcat-ai/open-ai-canvas?style=flat-square&logo=github" alt="GitHub stars"></a>
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<a href="VERSION"><img src="https://img.shields.io/badge/version-v1.0.7-2563eb?style=flat-square" alt="Version"></a>
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<a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-AGPL--3.0-f97316?style=flat-square" alt="License"></a>
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</p>
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一个故事也许始于一页小说、一个人物，或一句还没写完的对白。影策从章节中梳理角色与情节，让人物的外观、声音和气质成为可复用的角色资产，再把分镜、图片、视频和音频组织在同一张画布上。从最初的文字到可以被看见、被听见的镜头，创作者始终掌握故事的方向。
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影策是一款面向 AI 影视与短剧创作的开源工作台，集成自由画布、结构化分镜、角色卡、3D 导演台、素材库、异步生成任务和 Agent 协作能力。
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> 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。
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## 在线体验
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- 临时演示环境：[https://ddcat.pronhubcn.com](https://ddcat.pronhubcn.com)
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- 测试账号：`test`
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- 测试密码：`test123456`
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- 测试环境：[https://ai.ddcat.pro/login](https://ai.ddcat.pro/login)
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- 代码仓库：[ddcat-ai/open-ai-canvas](https://github.com/ddcat-ai/open-ai-canvas)
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## 主要功能
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- **自由画布**：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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **Agent 能力**：网页画布助手、本地 Canvas Agent、Codex App 插件和技能库。
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- **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。
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## 界面预览
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<table>
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<tr>
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<td width="50%" valign="top">
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<img src="assets/login.png" alt="登录与注册" width="100%">
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<br><sub><b>登录与注册</b></sub>
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</td>
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<td width="50%" valign="top">
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<img src="assets/create.png" alt="AI 创作工作台" width="100%">
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<br><sub><b>AI 创作工作台</b></sub>
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</td>
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</tr>
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<tr>
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<td width="50%" valign="top">
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<img src="assets/project-detail.png" alt="短剧项目制作概览" width="100%">
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<br><sub><b>短剧项目制作概览</b></sub>
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</td>
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<td width="50%" valign="top">
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<img src="assets/canvas.png" alt="自由画布创作工作台" width="100%">
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<br><sub><b>自由画布创作工作台</b></sub>
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</td>
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</tr>
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</table>
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## 交流与反馈
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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。
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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。
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<p align="center">
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<img src="assets/qq.jpg" alt="影策 QQ 交流群" width="360">
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</p>
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## 新服务器一键部署（推荐）
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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：
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```bash
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ddcat-ai/open-ai-canvas/main/scripts/install-server.sh | sudo bash
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```
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脚本会自动安装 Docker 和 Docker Compose，把项目源码安装到 `/opt/open-ai-canvas`，生成随机数据库密码，在服务器本地构建网页与后端镜像，并启动网页、后端、PostgreSQL 和 Redis。该流程不依赖 GitHub Container Registry（GHCR）的匿名拉取权限；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。
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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。
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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：
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```bash
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cd /opt/open-ai-canvas
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sudo docker compose --env-file .env -f docker-compose.deploy.yml -f docker-compose.build.yml ps
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sudo docker compose --env-file .env -f docker-compose.deploy.yml -f docker-compose.build.yml logs -f --tail=200
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```
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首次部署需要下载构建依赖并编译前后端，耗时和资源占用会高于直接拉取镜像；后续更新会复用 Docker 构建缓存。需要固定代码版本时，可通过 `REPOSITORY_REF` 指定分支或标签。
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### 直接使用 GitHub Packages 镜像
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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：
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```bash
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ddcat-ai/open-ai-canvas/main/scripts/install-server-image.sh | sudo bash
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```
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该快速脚本仍依赖 GHCR 容器包的可见性。容器包尚未公开时，必须先执行 `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；未配置凭据时请使用上方推荐的源码构建脚本。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。
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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。
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## 本地开发
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需要 Bun、Go 和可用的 OpenAI 兼容模型渠道。
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```bash
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git clone https://github.com/ddcat-ai/open-ai-canvas.git
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cd open-ai-canvas
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cd backend
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go run ./cmd/server
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# 另开终端
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cd web
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bun install
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bun run dev
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```
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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。
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资源配额、Worker/渠道/账号任务并发、业务频控、任务超时和渠道中转策略可在“系统配置 → 资源与策略”中统一热更新，支持重置和自用模式；系统渠道可选择跟随全局值，或单独设置 `1-999` 的最大并发数。未保存后台配置时 Worker 和全局渠道并发分别回退到 `CANVAS_WORKER_CONCURRENCY` 和 `CANVAS_CHANNEL_CONCURRENCY`，两者默认均为 `3`。渠道槽位暂满时任务会等待，不会直接标记失败。
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Docker 一体化运行：
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```bash
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docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --build
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```
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## 数据说明
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- 用户自定义 AI API Key 保存在浏览器本地；登录态拉取模型目录时会临时提交给自部署后端但不会保存，创建异步任务时会加密入队；仅应使用可信部署，生产环境必须启用 HTTPS。
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- 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。
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- 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。
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- 用户主动上传、Agent 会话附件和 AI 生成资源的单文件上限、账号容量及 UTC 日上传总量由后台“资源与策略”统一维护，默认分别为 50MB、32MB、64MB、2GB 和 200MB；管理员可按可信部署需要调整，单文件业务上限最高 999MB，Nginx 请求体硬上限为 1024MB。
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## 公网部署安全
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- 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。
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- 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。
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- `CANVAS_CORS_ORIGINS` 必须设置为实际前端 Origin 列表，不要在公网使用 `*`。
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- 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。
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## 项目文件
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- [更新日志](CHANGELOG.md)
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- [安全策略](SECURITY.md)
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- [贡献指南](CONTRIBUTING.md)
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- [行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md)
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- [上游与第三方声明](NOTICE)
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- [本地 Canvas Agent](canvas-agent/README.md)
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- [Codex App 插件](plugins/infinite-canvas/README.md)
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## 上游致谢与二次开发
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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。
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当前二次开发由 `ddcat` 维护，主要改动包括：
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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漏洞请按 [SECURITY.md](SECURITY.md) 提交。项目采用 [AGPL-3.0](LICENSE) 协议。
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