【GitHub项目推荐--Jellyfish：一站式 AI 竖屏短剧工业化生产工具】⭐

项目截图 / Screenshots项目概览资产管理项目简介Jellyfish水母是由 Forget-C 团队开发的一款开源、全栈式 AI 短剧微短剧生产工具。它旨在解决当前 AI 视频生成领域最核心的痛点——角色与场景的一致性漂移。项目通过构建“剧本 → 智能分镜 → 资产一致性管理 → AI 视频生成 → 后期剪辑”的完整工业化流水线将零散的 AI 工具如 Midjourney、Runway、Kling、Luma 等整合进一个可视化的可控工作台中让个人创作者或小型工作室能够以极低的成本批量生产具有专业水准的竖屏短剧。主要功能剧本智能分镜输入文学剧本或小说章节AI 自动进行剧情精简与分镜提取生成包含景别、角度、运镜、对白的结构化分镜表。极致一致性控制引入全局种子Global Seed与统一风格强制继承机制结合角色/场景/道具的资产复用体系确保人物五官、服装、场景细节在不同镜头间保持稳定。可视化分镜编辑器所见即所得的三栏式工作台剧本大纲、分镜预览、属性面板支持精细调整每个分镜的景别、情绪、时长、氛围及首尾关键帧的独立提示词。资产全生命周期管理建立双层资产库项目库 vs 全局库对角色、场景、道具、服装、提示词模板进行集中管理支持智能提取与手动关联。高级生成控制支持参考图跨分镜引用、ControlNet骨骼/深度控制动作、智能对口型Lip Sync以及多模型文生图/图生视频调度。后期剪辑与导出内置时间线编辑器支持多轨视频/音频素材的拖拽剪辑配合配乐与音效库一键导出成片。Agent 工作流提供类似 Dify 的可视化节点编排器可定制剧情提取、角色提取、分镜建议等自动化 Agent。安装与配置环境要求操作系统推荐 Windows 11 / macOS 或 Linux需桌面环境。硬件建议配备独立显卡用于本地预览渲染大内存以处理视频素材。依赖Node.js (LTS), Python 3.10, Git。部署步骤克隆仓库git clone https://github.com/Forget-C/Jellyfish.git cd Jellyfish后端启动cd backend pip install -r requirements.txt python main.py # 或使用 uvicorn 启动默认端口 8000前端启动cd front pnpm install pnpm run dev # 默认端口 5173模型配置首次启动后在 Web 管理后台的“模型管理”页面添加你的 AI 供应商 API Key如 OpenAI、Anthropic、通义千问、混元等并设置默认的文本、图像、视频生成模型。如何使用创建项目点击“新建项目”设置项目名称、全局风格如“古风仙侠”、全局种子用于统一画风。输入剧本在“章节拍摄”工作台粘贴或输入文学剧本。点击“智能分镜”AI 会将剧本拆解为一个个镜头单元。编辑分镜在分镜列表中逐个镜头进行精细化配置。为每个分镜关联已创建的角色资产、场景资产调整镜头语言如特写、全景、推拉摇移填写画面提示词。生成视频配置好所有分镜后选择视频生成模型如 Runway Gen-3、Kling 等点击“批量生成”。系统会按顺序生成每个镜头的视频片段。剪辑导出进入“后期剪辑”模块将生成的视频片段拖入时间线添加转场、背景音乐、音效及字幕最后导出 MP4 文件。应用场景实例实例制作古风重生微短剧背景创作者想制作一部“女主重生复仇”的竖屏短剧传统方式需要租赁影棚、雇佣演员成本高昂。流程在 Jellyfish 中创建“古风复仇”项目全局风格设为“中式宫廷暗黑”。在资产管理中使用 AI 生成一张“冷艳女主”正脸图并将其注册为项目主角资产同时生成“冷宫”、“金銮殿”、“御花园”等场景资产。输入剧本“第一幕冷宫中女主饮下毒酒含恨而终。第二幕女主惊醒发现自己重生回入宫前...”。系统自动分镜第一幕拆解为“女主倒地特写痛苦”、“毒酒杯掉落近景”、“窗外闪电空镜”。编辑分镜为“女主倒地”分镜关联“女主”角色资产和“冷宫”场景资产提示词强调“嘴角流血、眼神绝望”。生成与剪辑批量生成后在时间线中将“闪电空镜”与“女主惊醒”片段拼接添加阴森音效和紧张配乐导出 60 秒的短视频成品。GitHub 地址项目主页https://github.com/Forget-C/Jellyfish开源协议Apache-2.0 License