一句话生成完整短剧：火宝短剧 AI 短剧生成平台从配置到出片指南-开发者社区

一句话生成完整短剧：火宝短剧 AI 短剧生成平台从配置到出片指南

【免费下载链接】huobao-drama🎬 火宝短剧 - 基于AI的一站式短剧生成平台《一句话生成完整短剧，从剧本到成片全自动化》 Huobao Drama - An AI-Powered End-to-End Short Drama Generator "One Sentence to Complete Drama: Fully Automated from Script to Final Video"项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/huobao-drama

火宝短剧（Huobao Drama）是一个开源的 AI 短剧生成平台，输入一句话即可自动完成剧本、分镜、画面生成到视频合成的全流程。适合没有影视制作背景、希望快速把想法变成短剧成片的内容创作者、短视频博主和个人开发者。

它解决什么问题：把一句话推进到成片

假设你已经写好了剧情梗概，接下来要面对的是选角、搭景、拍摄、剪辑这一整套环节，每一环都依赖人手和预算。火宝短剧把这条链路拆成可以由模型完成的工序，你只需要在界面里给出创意，系统会依次推进：剧本改写 → 角色/场景提取 → 分镜拆解 → 角色图与场景图生成 → 分镜视频生成 → FFmpeg 合成导出。

内部由 4 个 Mastra Agent 分工协作，定义在backend/src/agents/目录：

script_rewriter：把小说或梗概改写成格式化剧本
extractor：提取角色、场景、道具信息并去重
storyboard_breaker：把剧本拆成可拍摄的分镜序列
prompt_generator：生成图片与分镜视频的提示词

Agent 的提示词和技能放在backend/workspace/skills/，支持在设置页在线编辑，不用改代码就能调整它们的输出风格。

从零跑起来：环境检查与前后端启动

先确认环境。Node.js 需要 20+ 版本；MySQL 8.0+ 仅在本地源码部署时需要，Docker 部署已内置；FFmpeg 不用单独安装，项目通过ffmpeg-static/ffprobe-static自带二进制，本地与容器环境开箱即用。

node --version git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/huobao-drama cd huobao-drama

克隆后分别在两个目录安装依赖，然后各自启动：

# 终端 1：后端 cd backend && npm install && npm run dev # 终端 2：前端 cd frontend && npm install && npm run dev

启动完成后，前端在http://localhost:3013，后端 API 在http://localhost:5679/api/v1，前端会自动把/api与/static代理到后端。数据库连接通过环境变量配置（DATABASE_URL或MYSQL_*分项），均有默认值，表结构在首次启动时自动创建，无需手动建表。

如果不想本地装 Node 与 MySQL，也可以用 Docker Compose 一条命令拉起应用和 MySQL 8.4：docker compose up -d --build，访问http://localhost:5679即可，健康检查与启动顺序已编排好。

配置 API 密钥：provider 怎么切换、本地模型怎么接入

当前版本不再依赖本地配置文件：AI 服务的 API Key、Base URL 和模型名称统一在 Web 界面「设置」页填写并写入数据库，环境变量只负责数据库地址和服务端口。仓库中的configs/config.example.yaml是早期示例，仅作参照。

首次进入页面顶部会有横幅引导。完成配置有两条路：

快捷配置：粘贴一个 Huobao API Key，一键写入文本、图片、视频三条推荐配置；
手动模板：按厂商逐条添加，每条配置都支持连通性测试。

provider 的切换就是在这里换厂商：

能力	可选 provider
文本	OpenAI 兼容接口、Gemini
图片	`openai`、`gemini`、`volcengine`
视频	`volcengine`（Seedance 2.0 标准 / Fast / Mini）、`minimax`

各能力的 Adapter 实现集中在backend/src/services/adapters/，按 provider 名称路由到对应厂商的接口封装。

本地模型接入（Ollama）

想省 API 费用时，可以把 Base URL 指向本地服务。宿主机启动 Ollama 时需监听所有网卡：

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 && ollama serve

然后在「设置 → AI 服务配置」中填写：Provider 选openai（走兼容接口），Base URL 填http://localhost:11434/v1（源码部署）或http://host.docker.internal:11434/v1（容器部署），Model 填qwen2.5:latest等已拉取的模型名。Linux 下用docker run时需追加--add-host=host.docker.internal:host-gateway。

让出片更快更稳：任务并行与模型选择

并行执行：角色图、场景图与分镜视频任务可以分批并行发起，不需要等上一个任务结束再提交下一个，任务列表抽屉里能分别跟踪进度。
素材缓存与缩略图：生成的图片会自动产出 400px 缩略图（*_thumb.webp），视频会抽取海报帧（*_poster.jpg），列表页只加载小图，点开才加载原文件，浏览大量分镜时明显更快。
按环节选模型：剧本改写建议用长文本推理能力强的模型，输出更稳的分镜结构；图片环节可以先用同一提示词在不同 provider 之间对比细节表现，再固定下来；视频环节草稿阶段选 Seedance 2.0 Fast 档位，成片阶段再切标准档，兼顾速度和画面质量（当前默认即 Fast 档）。