这个开源项目 OpenStory，把 AI 短剧制作变成了一条可复制的工业流水线！

现在真正要做一部完整的 AI 短剧，你会发现事情没那么简单。

你需要写剧本，然后把剧本拆分成一个个镜头，为每个镜头写提示词，包括生成图片资产，再把图片转成视频，还要保证角色在不同镜头里长得一样，场景风格统一，最后还要把所有片段剪辑到一起，配上音频和字幕。

一整套流程下来，光是协调各种工具、保持风格一致性，就能把人折腾得够呛。

很多团队其实已经在做 AI 短剧了，但基本都是小作坊式的生产：一个人兼任编剧、提示词工程师、剪辑师，效率极低，而且很难规模化。

更重要的是，没有一套标准化的流程，换个人来做，出来的效果可能完全不一样。

就在这样的背景下，我发现了一个刚开源不久的项目——OpenStory。

它没有去重新发明一个视频生成模型，而是站在 Fal.ai、OpenRouter 这些成熟 AI 服务的肩膀上，把 AI 短剧制作的整个流程给工业化了。

项目简介

OpenStory 是一个开源的 AI 视频制作平台，它的核心理念很简单：把剧本变成风格统一的视频作品。

你只需要粘贴一段剧本，它就能自动完成场景拆分、镜头设计、情绪处理，然后生成一系列AI画面——包括静态图片、动态视频，甚至音频——而且所有场景的角色、场景、视觉风格都能保持高度一致。

团队还可以在共享的素材库里协作，管理角色、场景和视觉风格，平台会自动处理提示词工程、AI生成和后期合成这些繁琐的工作。

项目地址：https://github.com/openstory-so/openstory

核心亮点

1. 剧本智能解析，一键拆分场景

你不需要手动去拆分镜头，只需要把剧本粘贴进去，它就能自动分析：

• • 场景拆分：自动识别不同的场景和镜头
• • 镜头角度：建议每个镜头用什么机位（特写、中景、全景等）
• • 情绪处理：根据剧情自动调整画面的色调和氛围
• • 连贯性追踪：确保角色和场景在不同镜头间保持一致

2. 风格一致性

做过 AI 视频的人都知道，最难的不是生成单个好看的画面，而是让同一个角色在不同镜头里长得一样，让同一个场景在不同角度下看起来是同一个地方。

OpenStory在这方面下了很大功夫：

• • 角色一致性：角色的外貌、服装、特征会自动跨场景保持
• • 地点一致性：同一个场景在不同镜头里的布局、装饰是统一的
• • 色彩和光线：调色板和灯光设置会贯穿全片
• • 视觉风格：不管是写实、动漫还是赛博朋克，风格能从头到尾保持一致

3. 从图片到视频，一气呵成

OpenStory不是只做图片生成，它把整个工作流都打通了：

• • AI图片生成：通过Fal.ai集成多个图像生成模型，你可以自由选择
• • 图生视频：把静态帧转换成动态视频片段
• • 多镜头渲染：支持Seedance 2.0、Kling 3.0等支持多镜头生成的模型，一次生成整个场景
• • 视频导出：服务端直接合成MP4，不需要你自己剪辑

4. 专为团队协作设

从Roadmap来看，团队工作区是重点功能之一。未来你可以：

• • 共享风格、角色、特效、音频库
• • 多人协作同一个项目
• • 统一管理素材资产
• • 版本控制和审批流程

快速上手

三步启动本地环境

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/openstory-so/openstory.git
cd openstory
# 2. 安装依赖bun install
# 3. 启动开发服务器bun dev

然后打开浏览器访问 http://localhost:3000 就能看到界面了！

bun dev 做了很多事情：

• • 第一次运行自动生成.env.local，包含认证和加密密钥
• • 自动迁移本地数据库
• • 自动填充种子数据
• • 启动开发服务器

配置AI密钥（必须）

要使用AI生成功能，你需要两个API密钥。可以运行交互式配置：

bun setup

或者直接编辑.env.local文件，填入：

• • FAL_KEY：从 fal.ai^[1] 获取，用于图像、视频和音频生成
• • OPENROUTER_KEY：从 OpenRouter^[2] 获取，用于LLM剧本分析

Fal.ai和OpenRouter都有免费额度，刚开始玩完全够用。

写在最后

OpenStory 让我看到了AI内容生产的未来——不是靠某一个惊艳的模型，而是靠一整套工业化的流程和工具链，把AI的能力真正组织起来，变成可复制、可规模化的生产力。

它没有去重复发明轮子，而是聪明地站在 Fal.ai、OpenRouter、Cloudflare 这些成熟平台的肩膀上，专注于解决真正的痛点：流程、一致性、协作、用户体验。

更难得的是，它完全开源（MIT协议），而且代码质量极高，工程化做得非常好，不管是拿来直接用，还是学习参考，都是不可多得的好项目。

GitHub：https://github.com/openstory-so/openstory

引用链接

[1] fal.ai: https://fal.ai/dashboard/keys
[2] OpenRouter: https://openrouter.ai/settings/keys