FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline

**FireRed-OpenStoryline** 将复杂的视频创作转变为自然、直观的对话。在注重易用性与企业级可靠性的设计理念下，FireRed-OpenStoryline 让视频创作变得简单、友好，无论是初学者还是创意爱好者都能轻松上手。 ## ✨ 核心功能 - 🌐 **智能媒体检索与整理**：自动在线搜索并下载符合您需求的图片和视频片段。基于主题媒体进行片段切分与内容理解。 - ✍️ **智能脚本生成**：结合用户主题、视觉理解与情绪识别，自动构建故事线与上下文感知的旁白。内置 Few-shot 风格迁移能力，允许用户通过参考文案定义特定风格（如产品评测、日常 vlog），实现语气、节奏与句式的精准复刻。 - 🎵 **智能音乐、旁白与字体推荐**：支持个人歌单导入，并根据内容与情绪自动推荐 BGM，具备智能节拍同步功能。只需简单描述期望的基调——如“克制”、“情感丰富”或“纪录片风”——系统即可匹配合适的旁白与字体，确保视觉风格统一。 - 💬 **对话式精修**：快速剪辑、替换或调整片段顺序。修改脚本并精细调整视觉细节——包括颜色、字体、描边与位置。所有编辑均通过自然语言指令完成，即时生效。 - ⚡ **编辑技能归档**：将您的完整编辑流程保存为自定义 Skill。只需更换素材并应用对应的 Skill，即可瞬间复现风格，实现高效的批量创作。 ## 最新动态 * 🎬 **2026-04-02**：新增 **AI 转场生成** 功能，根据上一个片段的结束帧、下一个片段的开始帧以及自然语言描述自动创建转场镜头，让场景切换更流畅、叙事更连贯。 * 🚀 **2026-03-22**：推出 **基于 ASR 的口播视频粗剪技能**，可自动去除填充词、口误与重复语句，并支持按时间戳对齐分割，使口播类剪辑流程更干净、高效。 * 🔥 **2026-03-12**：集成 **OpenClaw**，新增两个 OpenClaw Skills — `openstoryline-install` 与 `openstoryline-use`，分别覆盖初始安装/首次运行流程与实际使用流程。同时新增 **Claude Code** 的 Skill 使用说明，便于 **Claude Code** 按照仓库指南完成安装与调用。 * **2026-02-10**：FireRed-OpenStoryline 正式开源。 ## 🏗️ 架构

## ✨ 演示

中草风格	幽默风格	产品精选	艺术风格
开箱	会说话的宠物	旅行 Vlog	年度回顾

## 🤖 通过 Agent 使用 FireRed-OpenStoryline 支持通过 Agent Skills 使用。 我们提供两个 Skills： * `openstoryline-install`：用于安装、配置与首次运行验证。 * `openstoryline-use`：用于启动服务与运行实际视频编辑工作流。 ### OpenClaw 只需告诉 OpenClaw：“我想试用 OpenStoryline，帮我安装所需的 Skills”，它将自动触发安装。 如果安装过程中遇到问题，可使用以下命令进行手动安装： ``` openclaw skills install openstoryline-install openclaw skills install openstoryline-use ``` 如果您当前的 OpenClaw 版本不支持 `openclaw skills install`，或安装仍失败，也可以使用 ClawHub： ``` npx clawhub install openstoryline-install npx clawhub install openstoryline-use ``` 安装完成后，只需将您的媒体素材发送给 OpenClaw，它便能帮您完成从安装 FireRed-OpenStoryline 到生成最终视频的全流程。 ### Claude Code 本仓库内置了 Claude Code Skills。 如果您从 **本仓库的根目录** 启动 Claude Code，可以直接使用仓库中包含的项目级 Skills。随后 Claude Code 可协助您完成 FireRed-OpenStoryline 的安装与使用。 ``` /openstoryline-install /openstoryline-use ``` 如果您想将这两个 Skills 安装到您自己的全局 Claude Code 配置中，请运行： ``` mkdir -p ~/.claude/skills cp -R .claude/skills/openstoryline-install ~/.claude/skills/ cp -R .claude/skills/openstoryline-use ~/.claude/skills/ ``` ### 其他兼容 Agent（实验性） 这些 Skills 基于开放的 Agent Skills 格式，因此理论上也可以安装到其他兼容的 Agent 中。 例如，您可以通过 Skills CLI 将其安装到 Codex： ``` npx skills add FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline --skill openstoryline-install --agent codex npx skills add FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline --skill openstoryline-use --agent codex ``` 或使用以下命令并加上 `--global` 标志，将这些 Skills 安装到用户级目录，使其在所有项目中可用： ``` npx skills add FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline --skill openstoryline-install --global npx skills add FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline --skill openstoryline-use --global ``` ## 📦 安装 ### 1. 克隆仓库 ``` # 如果未安装 git，请访问官方网站进行安装：https://git-scm.com/install/ # 或手动下载代码 git clone https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline.git cd FireRed-OpenStoryline ``` ### 2. 创建虚拟环境 根据官方指南安装 Conda（推荐 Miniforge，建议在安装过程中勾选自动配置环境变量）：https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html ``` # 推荐 python>=3.11 conda create -n storyline python=3.11 conda activate storyline ``` ### 3. 📦 资源下载与安装 #### 3.1 自动安装（仅限 Linux 和 macOS） ``` sh build_env.sh ``` #### 3.2 手动安装 ##### A. MacOS 或 Linux - 步骤 1：安装 wget（若尚未安装） # MacOS：如果尚未安装 Homebrew，请先安装：https://brew.sh/ brew install wget # Ubuntu/Debian sudo apt-get install wget # CentOS sudo yum install wget - 步骤 2：下载资源 chmod +x download.sh ./download.sh - 步骤 3：安装依赖 pip install -r requirements.txt ##### B. Windows - 步骤 1：准备目录：在项目根目录下新建名为 `resource` 的目录。 - 步骤 2：下载并解压： * [下载模型包 (models.zip)](https://image-url-2-feature-1251524319.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/openstoryline/models.zip) -> 解压至 `.storyline` 目录。 * [下载资源包 (resource.zip)](https://image-url-2-feature-1251524319.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/openstoryline/resource.zip) -> 解压至 `resource` 目录。 - 步骤 3： **安装依赖**： pip install -r requirements.txt ## 🚀 快速开始 注意：启动前，需要先在 config.toml 中配置 API-Key。详情请参考文档 [API-Key 配置](docs/source/en/api-key.md) ### 1. 启动 MCP Server #### MacOS 或 Linux ``` PYTHONPATH=src python -m open_storyline.mcp.server ``` #### Windows ``` $env:PYTHONPATH="src"; python -m open_storyline.mcp.server ``` ### 2. 启动对话界面 - 方式 1：命令行界面 python cli.py - 方式 2：Web 界面 uvicorn agent_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 8005 ## 🐳 Docker ### 拉取镜像 ``` # 从 Docker Hub 官方仓库拉取镜像 # 推荐给中国大陆以外的用户 docker pull openstoryline/openstoryline:v1.0.1 # 从阿里云容器镜像服务拉取镜像 # 推荐给中国大陆用户（更快更稳定） docker pull crpi-6knxem4w8ggpdnsn.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/openstoryline/openstoryline:v1.0.1 ``` ### 启动容器 ``` docker run \ -v $(pwd)/config.toml:/app/config.toml \ -v $(pwd)/outputs:/app/outputs \ -v $(pwd)/run.sh:/app/run.sh \ -p 7860:7860 \ openstoryline/openstoryline:v1.0.1 ``` 启动后，访问 Web 界面：http://0.0.0.0:7860 ## 📁 项目结构 ``` FireRed-OpenStoryline/ ├── 🎯 src/open_storyline/ Core application │ ├── mcp/ 🔌 Model Context Protocol │ ├── nodes/ 🎬 Video processing nodes │ ├── skills/ 🛠️ Agent skills library │ ├── storage/ 💾 Agent Memory │ ├── utils/ 🧰 Helper utilities │ ├── agent.py 🤖 Build Agent │ └── config.py ⚙️ Configuration management ├── 📚 docs/ Documentation ├── 🐳 Dockerfile Docker Configuration ├── 💬 prompts/ LLM prompt templates ├── 🎨 resource/ Static resources │ ├── bgms/ Background music library │ ├── fonts/ Font files │ ├── script_templates/ Video script templates │ └── unicode_emojis.json Emoji list ├── 🔧 scripts/ Utility scripts ├── 🌐 web/ Web interface ├── 🚀 agent_fastapi.py FastAPI server ├── 🖥️ cli.py Command-line interface ├── ⚙️ config.toml Main configuration file ├── 🚀 build_env.sh Environment Build Script ├── 📥 download.sh Resource downloader ├── 📦 requirements.txt Runtime dependencies └── ▶️ run.sh Launch script ``` ## 📚 文档 ### 📖 教程索引 - [API Key 配置](docs/source/en/api-key.md) - 如何配置和管理 API keys - [使用教程](docs/source/en/guide.md) - 常见使用场景与基本操作 - [常见问题](docs/source/en/faq.md) - 常见问题解答 ## 待办事项 - [ ] 添加 **旁白类视频剪辑** 功能。 - [ ] 添加 **声音克隆** 支持。 - [ ] 增加更多 **转场/滤镜/特效** 功能。 - [ ] 添加 **图像/视频生成与编辑** 能力。 - [ ] **GPU 加速** 渲染与高光片段选择。 ## 致谢 本项目基于以下优秀的开源项目构建： ### 核心依赖 - [MoviePy](https://github.com/Zulko/moviepy) - 视频编辑库 - [FFmpeg](https://ffmpeg.org/) - 多媒体框架 - [LangChain](https://www.langchain.com/) - 提供预构建 Agents 的框架 ## 📄 许可证 本项目基于 Apache License 2.0 开源——详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。 ## ⭐ Star 历史

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