开源项目「影策（open-ai-canvas）」是一个面向 AI 影视与短剧创作的自由画布工作台。它将剧本、角色、场景、分镜、素材和生成任务整合在同一张可视化画布上，已收获 1.2K+ GitHub Star。
它的核心理念可以浓缩为一句话：让一个故事，从文字走向银幕。实现路径围绕四个核心设计展开。
自由画布：用节点组织创作全流程
影策以自由画布为核心，把剧本、角色、场景、分镜、素材、生图任务、生视频任务都变成画布上的节点。你可以拖拽、连线、分组，将整个创作过程铺在一张无限大的画布上。
剧本节点的某一段可以连线到分镜节点，分镜节点再连线到生图任务节点，生图任务的输出素材再连线到视频合成节点——整个创作流程变成一张可视化图谱，任一步骤都能追溯到源头。
画布还支持框选、缩放、小地图导航、撤销重做、导入导出和只读分享，本质上是一个无限大、可组织、可追溯的创作空间。
结构化分镜 + 3D 预演台
在 AI 短剧领域，大多数人要么跳过分镜环节，要么用文档工具简单列几句描述。影策内置了结构化分镜系统：每个分镜有镜头号、景别、时长、台词、运镜指令、画面描述等标准字段。
这些字段不是摆设——它们会直接喂给后续的图片/视频生成任务。比如一个"特写镜头，3 秒，缓慢推进，女主角眼中含泪"的分镜，系统可以自动提取关键词填入 Seedance 的 prompt 模板。
更值得关注的是3D 预演台功能，它将专业影视团队的 previs（预可视化）工具搬到了开源项目中，让创作者可以在正式生成前预览镜头效果。
统一任务系统：告别多工具切换
无论文本生成、图片生成、视频生成还是配音，影策都走同一套异步任务队列。统一任务系统带来的优势：
- 进度可见：所有任务在任务中心排队，实时显示进度、日志和耗时，不用在多个平台间切换查看
- 失败可重试：某个生成任务失败后一键重试，参数自动保留
- 素材自动入库：生成结果自动关联对应的角色/场景/分镜，无需手动下载整理
- 批量生成：选中多个分镜节点一键批量提交，系统自动排队执行
Agent 技能生态
影策内置了云端 Agent 和可扩展的技能系统，覆盖了 AI 短剧的核心生产流程。社区技能库已提供 34 个场景域包索引，相当于 34 个开箱即用的短剧创作场景模板。
快速上手
环境要求：Bun（前端）、Go 1.25（后端）、Docker Compose（可选容器部署）。
本地运行
# 克隆项目
git clone https://github.com/ddcat-ai/open-ai-canvas.git
cd open-ai-canvas
# 创建本地开发数据目录
mkdir -p .local/project-workbench-debug .local/cache/go-build .local/cache/go-mod
# 终端一：启动后端
cd backend
CANVAS_BACKEND_ADDR=127.0.0.1:8080 \
CANVAS_BACKEND_DATA_DIR=../.local/project-workbench-debug \
GOCACHE=../.local/cache/go-build \
GOMODCACHE=../.local/cache/go-mod \
go run ./cmd/server
# 终端二：启动前端
cd ../web
bun install --frozen-lockfile
bun run dev启动后打开 http://localhost:3000 即可访问工作台。首次使用需注册管理员账号，然后在设置中配置模型 API（支持 Seedance、MiniMax、SoonStudio、Fluxion AI 等）。
Windows 用户可运行 .\scripts\start-local.ps1 一键启动。
Docker 方式
# 源码热更新开发
LOCAL_UID=$(id -u) LOCAL_GID=$(id -g) \
docker compose -f docker-compose.dev.yml up --build
# release 镜像
local docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --build服务器一键部署
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ddcat-ai/open-ai-canvas/main/scripts/install-server.sh | sudo bash默认访问 http://服务器IP:3000，在线演示站 yingce.tv 已可直接体验。
写在最后
AI 影视和短剧创作目前还处在"工具拼装"阶段——每个人都在自己搭一套 Notion + AI 工具链 + 云盘文件夹的组合，效率参差不齐。影策的价值在于把创作流程中那些"隐形的痛点"产品化：自由画布让你看到全局，结构化分镜让你不丢细节，统一任务系统让你不用手动搬运素材，Agent 技能生态让 AI 真正帮你干活。
MIT 协议意味着可以自由商用、二次开发。
