Story-Flicks：トピックを入力すると子供向けのショートストーリービデオを自動生成

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この記事は2025-03-12 18:47に更新されました。内容の一部は一刻を争うものですので、無効な場合はメッセージを残してください！

はじめに

Story-FlicksはオープンソースのAIツールで、ユーザーがHDストーリービデオを素早く生成できるようにすることに重点を置いています。ユーザーはストーリーのトピックを入力するだけで、システムは大規模な言語モデルを通じてストーリーのコンテンツを生成し、AIが生成した画像、音声、字幕と組み合わせて、完全なビデオ作品を出力します。このプロジェクトのバックエンドはPythonとFastAPIフレームワークに基づいており、フロントエンドはReact、Ant Design、Viteで構築されています。OpenAI、AliCloud、DeepSeekなどのモデルサービスプロバイダをサポートしており、ユーザーはテキストや画像の生成モデルを柔軟に選択できる。童話、短編アニメーション、教育用ビデオなど、Story-Flicksは開発者、クリエイター、教育者のニーズに簡単に応えることができる。

Story-Flicks：トピックを入力し、ショートストーリービデオを自動生成-1

機能一覧

ワンクリックでビデオを作成ストーリーのトピックを入力すると、画像、テキスト、音声、字幕を含むビデオが自動的に生成されます。
マルチモデル対応OpenAI、Aliyun、DeepSeek、Ollamaと互換性があります。シリコンフローテキストと画像モデルの
セグメントのカスタマイズユーザーはストーリーの段落数を指定でき、段落ごとに対応する画像が生成される。
多言語出力グローバルユーザー向けに、多言語でのテキストおよび音声生成をサポート。
オープンソース展開手動インストールとDockerデプロイの両方を提供し、ローカルでの運用を容易にします。
直感的なインターフェースフロントエンドのページは使いやすく、パラメーターの選択とビデオのプレビューをサポートしています。

ヘルプの使用

設置プロセス

Story-Flicksは手動インストールとDockerデプロイの2つのインストール方法を提供しています。以下は、ユーザーがスムーズに環境を構築できるようにするための詳細な手順です。

1.手動インストール

ステップ1：プロジェクトのダウンロード
ターミナルで以下のコマンドを入力して、プロジェクトをローカルにクローンする：


git clone https://github.com/alecm20/story-flicks.git

ステップ2：モデル情報の設定
バックエンドのディレクトリに行き、環境設定ファイルをコピーする：


cd バックエンド
cp .env.example .env

見せる 環境 ファイルでテキストと画像の生成モデルを設定します。例


text_provider="openai "#テキスト生成サービスプロバイダー、openai, aliyun, deepseekなど選択可能。
image_provider="aliyun "#画像生成サービスプロバイダ。
openai_api_key="Your OpenAI key" OpenAI用の# APIキー。
aliyun_api_key="あなたのAliyunキー" # Aliyun APIキー
text_llm_model="gpt-4o" # テキストモデル、例：gpt-4o
image_llm_model="flux-dev" # 画像モデル、例：flux-dev

OpenAIを選択する場合は、次のようにすることをお勧めします。 ガット テキストモデルとして。ダールイー3 イメージモデルとして。
AliCloudを選択する場合は、以下の使用をお勧めします。 クウェンプラス もしかしたら クウェンマックス(テキストモデリング）と フラックス・デヴ(イメージモデル、現在無料トライアル中。アリユン・ドキュメンテーション).
設定が完了したらファイルを保存する。

ステップ3：バックエンドの起動
ターミナルでバックエンドディレクトリに移動し、仮想環境を作成し、依存関係をインストールする：


cd backend
conda create -n story-flicks python=3.10 # Python 3.10 環境を作成する。
conda activate story-flicks # 環境を有効にします。
pip install -r requirements.txt # 依存関係をインストールする。
uvicorn main:app --reload # バックエンドサービスを開始する。

起動に成功すると、端末にこう表示される：


INFO: Uvicornがhttp://127.0.0.1:8000 (CTRL+Cで終了)
INFO: アプリケーションの起動が完了しました。

これは、バックエンド・サービスが http://127.0.0.1:8000.

ステップ4：フロントエンドの起動
新しいターミナルでフロントエンドのディレクトリに移動し、依存関係をインストールして実行する：


cd frontend
npm install # フロントエンドの依存関係をインストールします。
npm run dev # でフロントエンドサービスを開始します。

起動に成功すると、端末にこう表示される：


VITE v6.0.7 準備完了 199 ms
➜ ローカル: http://localhost:5173/

ブラウザからアクセス http://localhost:5173/フロントエンドのインターフェイスを見ることができる。

2.Dockerデプロイメント

ステップ1：環境を整える
DockerとDocker Composeがローカルにインストールされていることを確認し、インストールされていない場合は公式サイトからダウンロードする。

ステップ2：プロジェクトの開始
プロジェクトのルート・ディレクトリで実行する：

docker-compose up --build

Dockerは自動的にフロントエンドとバックエンドのサービスをビルドして起動する。完了したら http://localhost:5173/ フロントエンドのページを見る。

使用方法

インストール後、ユーザーはフロントエンドのインターフェイスからストーリービデオを生成することができます。具体的な操作の流れは以下の通り：

1.フロントエンド・インターフェースへのアクセス

ブラウザに入力 http://localhost:5173/Story-Flicksのメインページが開きます。

2.発電パラメーターの設定

このインターフェイスには以下のオプションがある：

テキスト生成モデル・プロバイダーセレクション オベナイそしてアリユン その他
画像生成モデル・プロバイダーセレクション オベナイそしてアリユン その他
テキストモデルモデル名を入力してください。 ガット もしかしたら クウェンプラス.
イメージモデリングモデル名を入力してください。 フラックス・デヴ もしかしたら ダールイー3.
ビデオ言語中国語や英語など、言語を選択してください。
声のタイプ男性、女性など、オーディオのスタイルを選択します。
トピックス例：「ウサギとキツネの冒険」。
ストーリーの段落数各セグメントが画像に対応するように、数字（例えば3）を入力します。

3.ビデオ生成

パラメータを入力した後、「生成」ボタンをクリックしてください。システムは設定に従ってビデオを生成します。生成時間は段落数に関係し、段落数が多いほど時間がかかります。完成したら、ビデオはページに表示され、再生とダウンロードをサポートします。

ほら

生成に失敗した場合は 環境 ファイルに正しいAPIキーを入力するか、ネットワーク接続が機能していることを確認してください。
利用するオーラマ設定時 ollama_api_key="ollama"おすすめ クウェン2.5:14b またはそれ以上のモデルでは、小型のモデルではうまく動作しない場合があります。
SiliconFlowのイメージモデルはまだテストされていない。 BLACK-forest-labs/FLUX.1-dev対応機種をお選びください。