视频创作正处在一个矛盾的阶段：AI 模型的能力在飞速进化，但创作者手里的工具却是碎的。
从 Veo、Kling 到 Seedance、Runway，每一个新模型都在降低"一句话生成视频"的门槛。但当你真正想完成一个项目时，提示词写在笔记里、图片在 A 平台生成、视频在 B 平台渲染、配音又得切到 C 平台——数据散落在各处，队列互不相认，来回切换之间创意早就被打断了。
有人试图解决这个问题：ComfyUI 用节点化界面串联了 Stable Diffusion 生态，Open Generative AI 开始整合多模型渠道，OpenMontage 把视频全流程封装成生产管线。但这些方案要么面向开发者，要么是重型 SaaS。对于内容创作者来说，还有一个更朴素的需求：一个装在自己电脑里的小工具，打开就能用，数据全在自己手里。
这就是 BeefTV 的答案——一个开源的本地优先视频创作工作台，被不少人称为"平替版 LibTV"。
BeefTV 是什么
BeefTV 在一个无限画布里，把创意、模型和素材连接起来，覆盖从生成、组织、加工到迭代的完整视频创作链路。项目作者是 AI 独立开发者 Beefnoodle（GitHub: glanderness），用一周时间基本复刻了 LibTV 的核心功能。
它不是 SaaS，也不是 Web 应用，而是一个跑在自己电脑上的桌面程序：Go 写后端，React + TypeScript 写前端，Wails 打包成原生应用。所有数据——项目、画布、素材、模型配置——保存在本地 SQLite 数据库和资源目录中。不需要注册、不需要登录、不需要上传创意到云端。核心设计哲学是 Local First（本地优先）。
三个核心特点
高性能：用着不卡
BeefTV 的高性能不是指跑分数字，而是画布上堆了几十个节点、上百段素材时，操作依然流畅。核心方法是解耦：视口渲染、节点加载、媒体预览、生成任务各自独立运行，一个卡住不影响其他三个。缩放画布看全局时，节点预览图按需加载，不用一次性全部渲染。
轻量级：普通电脑也能跑
不要求顶配 GPU 工作站，也不用装依赖跑 Docker。它就是个桌面应用，下载解压双击打开。能力按需加载——只用图像生成就只加载图像模块，不配音频模型音频代码根本不跑。
AI 原生：AI 就是工作流本身
和大多数创作工具加一个"AI 生成"按钮不同，BeefTV 里 AI 就是节点本身。文本生成节点连到图像生成节点，再连到视频生成节点，每一步都由 AI 驱动，但每一步的输出都可编辑、可复用。修改中间任何一步的提示词或参考素材，整条链路自动重新执行。
最新版本还加入了 Agent 能力——Agent 可以直接理解画布内容，看明白节点和连线的含义，自动组织素材、调用模型、把结果写回画布。
一条画布，完整链路
BeefTV 提供的不是分散的功能按钮，而是一条从想法到成品的完整链路：
生成：多模态自由组合。从一句话提示词开始，也可以拿参考图片、视频片段或音频文件作为起点。节点支持文字、图片、视频、音频四种模态的生成，可以自由组合。模型渠道开放，内置 BeefAPI 一键连接，也可自行填写 Base URL 和 API Key 接入其他模型。
组织：用节点讲故事。画布不是简单的素材堆砌，而是用节点和连线组织创作逻辑。做一个 AI 短剧分镜：左边放"场景描述"文本节点，中间放"人物设定"图片节点，右边放三个"分镜视频"节点。修改场景描述时，所有关联节点自动重新生成——这是创作关系的可视化表达。
加工：生成之后继续改。任何生成出来的素材都是画布里的可编辑节点，可以裁切、标注、局部重绘、拆分、引用、与其他素材组合。一段视频开头 2 秒不满意，直接在画布上拆出来重新生成开头，不用重新跑整条视频。
迭代：保留过程，复用素材。每个试过的提示词、每张生成图、每段视频片段都保留在节点里。想回到某个版本，重新激活节点即可。全局资产库支持跨项目共享素材——项目 A 的人物设定图直接拖到项目 B 里用。
贴心的本地版细节
- 画布版本记录：每次保存生成历史树，可预览任意版本，恢复时自动备份当前工作
- 智能引用：提示词中输入素材名字或序号，按 Tab 自动插入引用，不用手动复制链接
- 多角度与宫格切分：图片节点内置 3D 视角编辑器，支持 4/9/16/25 宫格切分，子图自动网格排列
- AI 提示词优化器：聊天式优化面板，扩展想法、精修提示词、强化风格、适配特定模型
- 批量创作表：支持全局提示词覆盖、拖拽上传、缩略图替换和跨行交换
快速上手
下载最新 release 安装包即可使用（macOS 首次打开需手动允许，因未完成 Apple 公证）。也可通过 Docker 全栈运行：docker compose up -d --build。
打开后直接进入本地工作区，无需注册。在"模型配置"面板中：BeefAPI 点"连接"在浏览器完成授权即可；其他渠道自行填写 Base URL 和 API Key，密钥保存在本地。
所有数据存在本地工作区（SQLite + 资源文件 + 模型配置）。升级前自动备份数据库，迁移时先退出程序再完整复制数据目录。
BeefTV 刚开源不久，Agent 能力也在起步阶段。但"本地优先 + AI 原生 + 轻量"的定位，确实戳中了不少创作者的痛点——把控制权交还给用户，让创作回归创作本身。
