一天一个开源项目（第17篇）：ViMax - 多智能体视频生成框架，导演、编剧、制片人全包深入解读 ViMax，一个2.

引言

"如果AI能像真正的电影制作团队一样工作，那该多好？"

这是"一天一个开源项目"系列的第17篇文章。今天带你了解的项目是 ViMax（GitHub）。

在AI视频生成领域，大多数工具都面临三个核心问题：只能生成短片段、角色和场景在不同帧之间不一致、缺乏完整的叙事结构（脚本、音频、故事深度）。ViMax 提出了一个革命性的解决方案：将导演、编剧、制片人和视频生成器集于一体，通过多智能体系统实现从想法到完整视频的端到端自动化生成。无论是简单的创意概念、完整的小说章节，还是电影剧本，ViMax 都能智能地处理脚本生成、故事板设计、角色创建和最终视频生成。

为什么选择这个项目？

🎬 全流程自动化：从想法到视频，一键生成完整叙事视频
🤖 多智能体协同：导演、编剧、制片人、视频生成器协同工作
📝 智能长脚本生成：基于RAG的长脚本设计引擎，支持小说级内容
🎨 表达性故事板：使用电影语言创建专业级故事板
🎥 多相机拍摄模拟：模拟多机位拍摄，提供沉浸式观看体验
✅ 一致性保证：智能参考图像选择和一致性检查，确保角色和场景稳定
⚡ 高效并行处理：并行处理同场景多镜头，大幅提升生成效率

你将学到什么

ViMax 的多智能体架构和设计理念
Idea2Video 和 Script2Video 两种生成模式
如何配置和使用 ViMax 生成视频
长脚本生成和故事板设计的实现原理
一致性控制和参考图像选择机制
与其他视频生成工具的对比分析
实际应用场景和最佳实践

前置知识

对AI视频生成有基本了解
了解多智能体系统概念
熟悉Python编程（可选，有助于理解实现）
对电影制作流程有基本概念（可选）

项目背景

项目简介

ViMax 是一个多智能体视频生成框架，实现了从想法到完整视频的端到端自动化生成。它将导演、编剧、制片人和视频生成器的角色整合到一个智能系统中，通过多智能体协同工作，自动处理脚本生成、故事板设计、角色创建、场景规划和最终视频生成。ViMax 不仅解决了传统视频生成工具的一致性问题，还提供了完整的叙事结构和专业级的视频制作能力。

项目解决的核心问题：

传统AI视频工具只能生成几秒钟的片段
角色和场景在不同帧之间不一致，缺乏连续性
缺乏完整的叙事结构（脚本、音频、故事深度）
无法处理长文本内容（如小说章节）
视频生成过程需要大量人工干预
缺乏专业级的电影制作能力（故事板、镜头设计等）

面向的用户群体：

内容创作者和视频制作人
需要快速生成叙事视频的创作者
希望将文本内容转换为视频的开发者
对多智能体系统感兴趣的研究者
需要批量生成视频内容的机构

作者/团队介绍

团队：HKUDS (Hong Kong University Data Science)

背景：香港大学数据科学团队，专注于AI视频生成和多智能体系统研究
项目创建时间：2025年（从GitHub活动来看是持续活跃的项目）
理念：让AI成为完整的创意力量，实现从想法到视频的全流程自动化
技术栈：Python、多智能体系统、RAG、视觉语言模型

项目数据

⭐ GitHub Stars: 2.3k+（持续快速增长）
🍴 Forks: 420+
📦 版本: 持续更新中（325+ commits）
📄 License: MIT（完全开源，自由使用）
🌐 项目地址: GitHub
💬 社区: GitHub Issues 活跃，18个开放 Issues，5个 Pull Requests
👥 贡献者: 8位贡献者，活跃的社区参与

项目发展历程：

2025年：项目创建，实现核心功能
持续迭代：添加新功能和优化
社区增长：达到 2.3k+ Stars，获得广泛关注
持续维护：项目持续活跃，社区贡献不断

主要功能

核心作用

ViMax 的核心作用是通过多智能体系统实现从想法到完整视频的端到端自动化生成，主要功能包括：

Idea2Video：从简单想法生成完整视频，自动处理脚本、故事板、角色和视频生成
Script2Video：从详细剧本生成视频，支持专业级电影剧本格式
智能长脚本生成：基于RAG的长脚本设计引擎，支持小说级内容分析
表达性故事板设计：使用电影语言创建专业级故事板，建立叙事节奏
多相机拍摄模拟：模拟多机位拍摄，提供沉浸式观看体验
智能参考图像选择：自动选择参考图像，确保多角色和环境元素的一致性
自动化一致性检查：通过MLLM/VLM选择最佳一致图像，模仿人类创作者工作流
高效并行处理：并行处理同场景多镜头，大幅提升生成效率

使用场景

ViMax 适用于多种视频生成场景：

内容创作
- 将创意想法快速转换为视频
- 将小说章节或故事转换为视频
- 创建预告片、短片等叙事内容
自动化视频生产
- 批量生成视频内容
- 将文本内容自动转换为视频
- 快速制作营销视频、教育视频等
个性化视频
- 制作个人定制视频（AutoCameo功能）
- 将用户照片集成到故事中
- 创建互动式视频内容
专业视频制作
- 支持专业级电影剧本格式
- 创建电影级质量的视频输出
- 实现完整的电影制作工作流

快速开始

安装方式

ViMax 使用 uv 进行环境管理：

# 1. 安装 uv（如果还没有）
# 参考：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

# 2. 克隆项目
git clone https://github.com/HKUDS/ViMax.git
cd ViMax

# 3. 安装依赖
uv sync

系统要求：

OS: Linux, Windows
Python 3.x
uv 包管理器

配置 API Keys

ViMax 需要配置三个API：聊天模型、图像生成器和视频生成器。

Idea2Video 配置（configs/idea2video.yaml）：

chat_model:
  init_args:
    model: google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025
    model_provider: openai
    api_key: <YOUR_API_KEY>
    base_url: https://openrouter.ai/api/v1

image_generator:
  class_path: tools.ImageGeneratorNanobananaGoogleAPI
  init_args:
    api_key: <YOUR_API_KEY>

video_generator:
  class_path: tools.VideoGeneratorVeoGoogleAPI
  init_args:
    api_key: <YOUR_API_KEY>

working_dir: .working_dir/idea2video

Script2Video 配置（configs/script2video.yaml）：

# 类似的配置结构
chat_model:
  # ... 配置聊天模型

image_generator:
  # ... 配置图像生成器

video_generator:
  # ... 配置视频生成器

working_dir: .working_dir/script2video

最简单的使用示例

Idea2Video 模式：

# main_idea2video.py
idea = """
如果一只猫和一只狗是好朋友，当它们遇到一只新猫时会发生什么？
"""

user_requirement = """
面向儿童，不超过3个场景。
"""

style = "Cartoon"

# 运行生成
# python main_idea2video.py

Script2Video 模式：

# main_script2video.py
script = """
EXT. SCHOOL GYM - DAY
一群学生在体育馆练习篮球。体育馆很大很开阔，一端有篮球架，另一端有大量观众。John（18岁，男性，高个子，运动型）是明星球员，正在练习运球和投篮。Jane（17岁，女性，矮个子，运动型）是助理教练，正在帮助John练习。其他学生正在观看练习并为John加油。
John: (运球) 我要得分了！
Jane: (微笑) 做得好，John！
John: (投篮) 是的！
...
"""

user_requirement = """
快节奏，不超过20个镜头。
"""

style = "Animate Style"

# 运行生成
# python main_script2video.py

常用命令示例

# Idea2Video 模式
python main_idea2video.py

# Script2Video 模式
python main_script2video.py

# 查看生成结果
# 结果保存在 working_dir 目录中
ls .working_dir/idea2video/
ls .working_dir/script2video/

核心特性

ViMax 的核心特性包括：

Idea2Video 模式
- 从简单想法生成完整视频
- 自动处理脚本生成、故事板设计、角色创建
- 跳过技术复杂性，专注于创意
Script2Video 模式
- 从详细剧本生成视频
- 支持专业级电影剧本格式
- 支持任何叙事内容（预告片、短故事、小说章节等）
智能长脚本生成
- 基于RAG的长脚本设计引擎
- 智能分析长篇、小说级故事
- 自动分段为多场景脚本格式
- 确保关键情节和角色对话准确保留
表达性故事板设计
- 基于电影语言创建故事板
- 根据用户需求和目标受众设计
- 建立叙事节奏，指导后续视频生成
多相机拍摄模拟
- 模拟多机位拍摄
- 提供沉浸式观看体验
- 在同一场景中保持角色位置和背景一致
智能参考图像选择
- 智能选择当前视频第一帧所需的参考图像
- 包括之前时间线中出现的故事板
- 确保多角色和环境元素的准确性
自动化一致性检查
- 并行生成多个图像
- 通过MLLM/VLM选择最佳一致图像
- 模仿人类创作者的工作流程
高效并行处理
- 并行处理同场景的连续镜头
- 大幅提升视频生成效率

项目优势

与其他视频生成工具相比，ViMax 的优势：

对比项	ViMax	传统文本到视频	手动视频制作
生成长度	支持长视频	仅支持短片段	无限制
一致性	高（智能参考选择）	低（帧间不一致）	高（人工控制）
叙事结构	完整（脚本+故事板）	缺乏	完整但耗时
自动化程度	高（端到端）	中（仅视频生成）	低（全手动）
处理长文本	支持（RAG引擎）	不支持	支持但耗时
专业级输出	是（电影级）	否	是
生成速度	快（并行处理）	快	慢
成本	中（API调用）	中	高（人力成本）

为什么选择 ViMax？

✅ 全流程自动化：从想法到视频，无需人工干预
✅ 一致性保证：智能参考选择和一致性检查
✅ 专业级输出：电影级质量的视频制作
✅ 支持长内容：可以处理小说级的长文本
✅ 多智能体协同：导演、编剧、制片人一体化
✅ 高效并行处理：大幅提升生成效率

项目详细剖析

架构设计

ViMax 采用多智能体架构，实现从输入到输出的完整视频生成流程：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    INPUT LAYER                            │
│  📝 Idea & Scripts & Novels                              │
│  💭 Natural Language Prompts                            │
│  🖼️ Reference Images                                     │
│  🎨 Style Directives                                     │
│  🧩 Configs                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│           CENTRAL ORCHESTRATION                          │
│  Agent Scheduling • Stage Transitions                    │
│  Resource Management • Retry/Fallback Logic             │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                        │
        ┌───────────────┴───────────────┐
        ▼                                 ▼
┌──────────────────┐          ┌──────────────────┐
│ SCRIPT            │          │ SCENE & SHOT     │
│ UNDERSTANDING     │          │ PLANNING         │
│ • Character/Env   │          │ • Storyboard     │
│ • Scene Boundaries│          │ • Shot List      │
│ • Style Intent    │          │ • Key Frames     │
└──────────────────┘          └──────────────────┘
        │                                 │
        ▼                                 ▼
┌──────────────────┐          ┌──────────────────┐
│ VISUAL ASSET      │          │ CONSISTENCY &    │
│ PLANNING         │          │ CONTINUITY       │
│ • Ref Selection  │          │ • Character Track│
│ • Style Guidance │          │ • Ref Matching   │
│ • Prompt Cond    │          │ • Temporal Coher │
└──────────────────┘          └──────────────────┘
        │                                 │
        └───────────────┬───────────────┘
                        ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│      VISUAL SYNTHESIS & ASSEMBLY                        │
│  Image Generation • Best-Frame Selection               │
│  First/Last-Frame→Video • Cut & Timeline Assembly      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    OUTPUT LAYER                          │
│  🖼️ Frames • 🎞️ Clips & Final Videos                    │
│  📜 Logs • 📦 Working Directory Artifacts               │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

核心流程：

输入层：接收想法、脚本、小说、提示、参考图像等
中央编排：智能体调度、阶段转换、资源管理
脚本理解：提取角色/环境、场景边界、风格意图
场景和镜头规划：故事板步骤、镜头列表、关键帧
视觉资产规划：参考图像选择、外观/风格指导、提示条件
一致性和连续性：角色/环境跟踪、参考匹配、时间连贯性
视觉合成和组装：图像生成、最佳帧选择、视频组装
输出层：生成帧、片段、最终视频、日志和工作目录

核心模块分析

1. 智能长脚本生成引擎

ViMax 使用基于RAG的长脚本设计引擎来处理长篇内容：

功能：

智能分析长篇、小说级故事
自动分段为多场景脚本格式
确保关键情节和角色对话准确保留
处理复杂的故事结构

实现方式：

使用RAG（检索增强生成）技术
分析长文本的结构和内容
智能分段，保持叙事连贯性
提取关键信息（角色、场景、对话等）

应用场景：

将小说章节转换为视频
处理长篇故事内容
保持复杂叙事的完整性

2. 表达性故事板设计系统

ViMax 创建表达性故事板，使用电影语言：

功能：

基于用户需求和目标受众创建故事板
使用电影语言建立叙事节奏
设计镜头和场景布局
指导后续视频生成

实现方式：

分析脚本内容和风格意图
使用电影制作知识设计故事板
考虑镜头角度、构图、节奏等
生成详细的故事板描述

故事板元素：

场景描述
镜头类型（特写、中景、全景等）
角色位置和动作
视觉风格指导

3. 多相机拍摄模拟

ViMax 模拟多机位拍摄，提供沉浸式体验：

功能：

模拟多个相机角度
在同一场景中保持角色位置和背景一致
提供多样化的观看角度
增强视频的视觉丰富度

实现方式：

为同一场景生成多个视角
使用参考图像保持一致性
智能选择最佳视角
组装多角度镜头

4. 智能参考图像选择

ViMax 智能选择参考图像，确保一致性：

功能：

选择当前视频第一帧所需的参考图像
包括之前时间线中出现的故事板
确保多角色和环境元素的准确性
随着视频变长保持一致性

实现方式：

分析当前场景需求
检索历史时间线中的相关图像
选择最相关的参考图像
考虑角色、环境、风格等因素

选择策略：

角色一致性：选择包含相同角色的图像
环境一致性：选择相同场景的图像
风格一致性：选择相同视觉风格的图像
时间连贯性：考虑时间线顺序

5. 自动化一致性检查

ViMax 通过MLLM/VLM选择最佳一致图像：

功能：

并行生成多个图像
使用MLLM/VLM评估一致性
选择最佳一致图像作为第一帧
模仿人类创作者的工作流程

实现方式：

为同一场景生成多个候选图像
使用视觉语言模型评估每个图像
考虑一致性、质量、风格等因素
选择最佳图像

评估维度：

角色一致性
环境一致性
视觉质量
风格匹配度

6. 高效并行处理

ViMax 使用并行处理提升效率：

功能：

并行处理同场景的连续镜头
大幅提升视频生成效率
优化资源使用

实现方式：

识别可以并行处理的镜头
分配计算资源
并行生成多个镜头
组装最终视频

优化策略：

场景分组：将同场景镜头分组处理
资源分配：合理分配API调用和计算资源
缓存机制：缓存可复用的中间结果

关键技术实现

1. 多智能体协同机制

ViMax 的核心是多智能体系统，各个智能体协同工作：

智能体角色：

Director（导演）：负责整体视频规划和镜头设计
Screenwriter（编剧）：负责脚本生成和故事结构
Producer（制片人）：负责资源管理和质量控制
Video Generator（视频生成器）：负责最终视频生成

协同机制：

# 简化的协同流程
def generate_video(idea):
    # 1. Screenwriter 生成脚本
    script = screenwriter.generate(idea)
    
    # 2. Director 设计故事板和镜头
    storyboard = director.plan(script)
    
    # 3. Producer 管理资源和质量
    assets = producer.manage(storyboard)
    
    # 4. Video Generator 生成视频
    video = video_generator.create(assets)
    
    return video

2. RAG 长脚本处理

ViMax 使用RAG技术处理长文本：

RAG 流程：

文档分割：将长文本分割为可管理的块
嵌入生成：为每个块生成向量嵌入
检索：根据当前上下文检索相关块
生成：基于检索的内容生成脚本

优势：

可以处理任意长度的文本
保持上下文连贯性
准确提取关键信息
支持复杂的故事结构

3. 一致性控制机制

ViMax 通过多层机制确保一致性：

参考图像管理：

维护参考图像索引
使用嵌入进行相似性检索
智能选择最相关的参考

一致性检查：

使用MLLM/VLM评估一致性
多候选图像生成和选择
迭代优化直到满足一致性要求

时间连贯性：

跟踪时间线中的元素
确保连续镜头的一致性
处理场景转换

实际使用案例

案例1：儿童故事视频生成

场景：为儿童创作一个简单的故事视频。

实现步骤：

# main_idea2video.py
idea = """
如果一只猫和一只狗是好朋友，当它们遇到一只新猫时会发生什么？
"""

user_requirement = """
面向儿童，不超过3个场景，温馨友好的风格。
"""

style = "Cartoon"

# 运行生成
python main_idea2video.py

效果：自动生成包含完整叙事结构、角色一致、场景连贯的儿童故事视频，适合教育或娱乐用途。

案例2：小说章节转视频

场景：将小说章节转换为视频内容。

实现步骤：

# 使用 Idea2Video 模式处理长文本
idea = """
[粘贴小说章节内容，可以是几千字的文本]
"""

user_requirement = """
保持原作的叙事风格，适合成年观众，电影级质量。
"""

style = "Cinematic"

python main_idea2video.py

效果：ViMax 的RAG引擎会智能分析长文本，自动分段为多场景脚本，生成完整的视频内容，保持原作的叙事完整性。

案例3：专业电影剧本生成

场景：从专业电影剧本生成视频。

实现步骤：

# main_script2video.py
script = """
EXT. SCHOOL GYM - DAY
一群学生在体育馆练习篮球。体育馆很大很开阔，一端有篮球架，另一端有大量观众。John（18岁，男性，高个子，运动型）是明星球员，正在练习运球和投篮。Jane（17岁，女性，矮个子，运动型）是助理教练，正在帮助John练习。其他学生正在观看练习并为John加油。
John: (运球) 我要得分了！
Jane: (微笑) 做得好，John！
John: (投篮) 是的！
...
"""

user_requirement = """
快节奏，不超过20个镜头，运动风格。
"""

style = "Animate Style"

python main_script2video.py

效果：生成专业级电影质量的视频，包含完整的镜头设计、角色一致性和场景连贯性。

案例4：营销视频快速生成

场景：为产品快速生成营销视频。

实现步骤：

idea = """
我们的新产品是一款智能手表，具有健康监测、运动追踪、消息通知等功能。
"""

user_requirement = """
30秒视频，突出产品特点，现代科技风格。
"""

style = "Modern Tech"

python main_idea2video.py

效果：快速生成专业的营销视频，包含产品展示、功能说明和视觉吸引力。

高级配置技巧

1. 自定义智能体行为

ViMax 的智能体行为可以通过配置文件自定义：

配置智能体参数：

# configs/idea2video.yaml
agents:
  director:
    shot_planning: true
    multi_camera: true
    consistency_check: true
  
  screenwriter:
    rag_enabled: true
    long_text_support: true
    style_adaptation: true
  
  producer:
    quality_control: true
    resource_optimization: true
    parallel_processing: true

2. 优化API使用

API 配置优化：

chat_model:
  init_args:
    model: google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025
    model_provider: openai
    api_key: <YOUR_API_KEY>
    base_url: https://openrouter.ai/api/v1
    temperature: 0.7  # 控制创造性
    max_tokens: 4000   # 控制输出长度

image_generator:
  class_path: tools.ImageGeneratorNanobananaGoogleAPI
  init_args:
    api_key: <YOUR_API_KEY>
    quality: "high"    # 图像质量设置
    style: "cinematic" # 默认风格

video_generator:
  class_path: tools.VideoGeneratorVeoGoogleAPI
  init_args:
    api_key: <YOUR_API_KEY>
    resolution: "1080p"  # 视频分辨率
    fps: 24             # 帧率

3. 工作目录管理

自定义工作目录：

working_dir: .working_dir/idea2video

# 工作目录结构：
# .working_dir/
#   └── idea2video/
#       ├── scripts/        # 生成的脚本
#       ├── storyboards/    # 故事板
#       ├── images/         # 生成的图像
#       ├── videos/         # 最终视频
#       └── logs/           # 日志文件

清理工作目录：

# 清理旧的生成结果
rm -rf .working_dir/idea2video/*

# 保留特定项目
# 手动管理工作目录中的文件

4. 并行处理优化

配置并行处理：

# 在配置文件中设置
parallel_processing:
  enabled: true
  max_workers: 4  # 并行工作线程数
  batch_size: 2   # 每批处理的镜头数

优化策略：

根据API限制调整并行数
平衡速度和资源使用
考虑API调用成本

5. 一致性控制参数

调整一致性检查：

consistency:
  enabled: true
  check_method: "mllm"  # 或 "vlm"
  similarity_threshold: 0.85
  max_candidates: 5      # 生成候选图像数
  selection_criteria:
    - character_consistency
    - environment_consistency
    - style_match

6. 风格定制

定义自定义风格：

# 在代码中定义风格
style = "Custom Style"

# 风格可以包括：
# - 视觉风格（卡通、写实、电影等）
# - 色彩方案
# - 镜头风格
# - 节奏和节奏

风格预设：

Cartoon：卡通风格
Cinematic：电影风格
Animate Style：动画风格
Modern Tech：现代科技风格

与其他视频生成工具的对比

ViMax vs 传统文本到视频模型

传统文本到视频模型（如 Runway、Pika、Stable Video）：

优势：

生成速度快
支持多种风格
简单易用

劣势：

只能生成短片段（几秒）
帧间一致性差
缺乏叙事结构
无法处理长文本

ViMax：

优势：

支持长视频生成
强一致性保证
完整叙事结构
支持长文本处理
专业级输出

劣势：

生成时间相对较长
需要多个API配置
资源消耗较大

ViMax vs Code2Video

Code2Video（教育视频生成）：

特点：

专注于教育场景
使用Manim代码生成
确保清晰度和可重现性

ViMax：

特点：

通用视频生成
支持叙事内容
更灵活的应用场景

适用场景对比：

场景	ViMax	Code2Video
教育视频	✅	✅✅
叙事视频	✅✅	❌
营销视频	✅✅	❌
小说转视频	✅✅	❌
数学可视化	❌	✅✅

ViMax vs 手动视频制作

手动制作（After Effects、Premiere等）：

优势：

完全控制
最高质量
无限制创意

劣势：

耗时耗力
需要专业技能
成本高
难以批量生产

ViMax：

优势：

自动化程度高
快速生成
成本低
可以批量生产

劣势：

灵活性不如手动制作
复杂效果支持有限

选择建议

选择 ViMax 当：

✅ 需要生成叙事视频
✅ 需要处理长文本内容
✅ 需要角色和场景一致性
✅ 需要快速生成视频
✅ 需要批量生产

选择传统文本到视频当：

✅ 只需要短片段
✅ 不需要叙事结构
✅ 追求最快速度

选择 Code2Video 当：

✅ 专门制作教育视频
✅ 需要数学可视化
✅ 需要代码可重现性

选择手动制作当：

✅ 需要完全控制
✅ 需要复杂特效
✅ 预算充足且时间充裕

项目地址与资源

官方资源

🌟 GitHub: github.com/HKUDS/ViMax

适用人群

ViMax 适合以下人群：

1. 内容创作者和视频制作人

✅ 需要快速生成叙事视频的创作者
✅ 希望将文本内容转换为视频的制作者
✅ 需要批量生成视频内容的创作者

2. 营销和广告从业者

✅ 需要快速制作营销视频的团队
✅ 希望自动化视频内容生产的机构
✅ 需要个性化视频内容的品牌

3. 教育工作者

✅ 需要将教学内容转换为视频的教师
✅ 希望创建教育视频的教育机构
✅ 需要将故事转换为视频的教育工作者

4. 开发者和技术爱好者

✅ 对多智能体系统感兴趣
✅ 希望集成视频生成功能的开发者
✅ 想要探索AI视频生成技术的技术人员

5. 研究者和学者

✅ 研究多智能体视频生成
✅ 研究一致性控制技术
✅ 研究RAG在视频生成中的应用

总结

ViMax 是一个创新的多智能体视频生成框架，它将导演、编剧、制片人和视频生成器整合到一个智能系统中，实现了从想法到完整视频的端到端自动化生成。

项目亮点回顾：

🎬 全流程自动化：从想法到视频，一键生成完整叙事视频
🤖 多智能体协同：导演、编剧、制片人、视频生成器一体化
📝 智能长脚本生成：基于RAG的长脚本设计引擎，支持小说级内容
🎨 表达性故事板：使用电影语言创建专业级故事板
🎥 多相机拍摄模拟：模拟多机位拍摄，提供沉浸式体验
✅ 一致性保证：智能参考选择和一致性检查，确保角色和场景稳定
⚡ 高效并行处理：并行处理同场景多镜头，大幅提升效率

适用场景：

内容创作和视频制作
营销和广告视频
教育视频制作
小说和故事转视频
批量视频生产

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