Jellyfish AI短剧工作台项目列表界面

Jellyfish 是一个面向 AI 短剧、微短剧和漫剧生产的开源工作台。它并非单一的文生图或视频生成器，而是把剧本输入、结构化分镜、资产一致性、镜头准备、生成任务和素材管理串成一套可追踪的制作流程。

核心能力

  • 剧本理解与分镜拆解：将章节剧本拆分为镜头，并提取角色、场景、道具、服装和对白等信息。
  • 一致性资产管理：集中维护角色、演员、场景、道具和服装，并在不同镜头间复用，减少人物形象和视觉风格漂移。
  • 镜头准备与确认：支持候选资产和对白的确认、忽略与关联，并通过准备状态判断镜头是否可进入生成阶段。
  • 图像与视频编排：管理关键帧、参考图和视频提示词，支持单镜头及批量生成任务。
  • 统一任务中心：跟踪文本、图像和视频异步任务的状态、耗时与结果，并支持取消和回到相关项目。
  • 模型与提示词基础设施：提供多供应商、多模型管理、分类默认模型、提示词模板以及文件与生成媒体管理。

典型制作流程

剧本拆解 → 镜头准备 → 候选内容确认 → 镜头就绪 → 图像/视频生成 → 素材复用与导出

从界面可以看到，项目层提供进度、章节、角色、场景和道具等统计，并设有资产管理、提示词模板、文件管理、Agent 管理和模型管理入口，适合把零散的生成动作组织成项目化生产。

技术栈与部署

项目采用 React + Vite 前端与 FastAPI 后端，仓库提供 Docker Compose 配置；运行环境还包括 MySQL、Redis 和对象存储服务。官方文档给出的默认访问端口为前端 7788、后端 8000，并可通过后端的 Swagger 页面检查 API。

适用场景

  • 短剧与微短剧创作者；
  • 批量生产视频内容的 AI 工作室；
  • 探索竖屏剧情内容的个人创作者；
  • 制作课程视频、品牌故事或电商剧情广告的团队。

开源与注意事项

Jellyfish 采用 Apache License 2.0。仓库公开、未归档，并提供本地开发及 Docker Compose 启动说明。实际生成效果与成本仍取决于所接入的文本、图像和视频模型；“一键成片”不意味着无需人工审核，镜头节奏、角色一致性、对白、版权和最终剪辑仍建议由创作者复核。

项目地址：GitHub：Forget-C/Jellyfish