这不是又一个文生视频玩具，而是一套面向电影工业级标准的AI视频自动生产系统。
从经典电影工业中解构运镜语法，将 Harness 架构、Multi-Agent 协作、影视领域 Skills 融合转化为系统化的镜头语言工程。 剧本是灵魂，运镜是骨架，真实感是底线。
🇬🇧 English Version (Click to expand)
This is not another text-to-video toy, but an AI video pre-production system built to cinematic industrial standards.
I deconstruct cinematographic grammar from classic film language, fusing Harness Architecture, Multi-Agent Collaboration, and film & television domain skills into a systematic camera language engineering practice. Through a four-layer decoupled architecture—Script Engine, Generation Engine, Rendering Engine, and Post-Production Engine—HAVS enables AI to truly comprehend cinematic language rather than merely generating pixels.
The script is the soul, camera movement is the skeleton, and photorealism is the baseline.
By open-sourcing this system, I hope to connect with creators and engineers equally obsessed with "using AI to tell great stories"—to push AI video from merely watchable to genuinely moving, and redefine content production paradigms in the digital age.
This system helps you Harness Your Imagination.
I'm Genius, an AI Product Manager and expert in AI-powered automated content production with over a decade of experience. I currently serve as an AI Product Manager at Alibaba's Qwen Business Group, and have previously held positions at Alibaba Group, Alibaba Cloud, and Ant Group, where I led products serving hundreds of millions of users and drove full-stack 0-to-1 builds—from underlying model chains to consumer-facing applications—encompassing Harness Architecture, Multi-Agent Collaboration, and Workflow Orchestration. As early as 2018, I led Alibaba Cloud's algorithm team to introduce AI pipelines into media content production. I firmly believe that when AI understands industrial-grade workflows, content production will explode exponentially.
In recent years, I have been dedicating my spare time to building a multimodal AI video production project. Now, based on Seedance 2.0 and its subsequent versions, I am developing a fully automated AI video generation system that simulates Hollywood industrial filmmaking—Hyperreal AI Video System (HAVS).
Feel free to reach out at [email protected].
我是 Genius，一名深耕AI产品经理与AI内容自动化生成领域产品专家，从业十余年，现在是阿里巴巴千问事业群AI产品经理，曾任职于阿里巴巴集团、阿里云及蚂蚁金服，主导过数亿用户的产品，从底层模型链路到C端应用的全链路0-1建设——覆盖 Harness 架构、Multi-Agent 协作与 Workflow 编排的AI应用体系；在2018年就带领阿里云算法团队将AI流水线引入媒体内容生产，我坚信：当AI理解工业化节奏，内容生产必将指数级爆发。
我近几年一直业余时间打造基于AI多模态的视频剪辑项目，现在是基于 Seedance 2.0 及后续版本打造模拟好莱坞工业电影制作的全自动AI视频生成系统——Hyperreal AI Video System（HAVS）。
开源这套系统，是希望找到同样痴迷于**"用AI讲好故事"**的创作者与开发者，一起把AI视频从"能看"推向"动人"，重新定义数字时代的内容生产范式。
这套系统帮你**"驾驭想象力"**。
我是 Genius，欢迎与我交流 [email protected]。
核心能力矩阵 — 6大Agent × 25字段标准 × 全链路LLM驱动
7大Agent跨Phase协作 — 从场景设计到质量门控
核心数据流 — 从用户意图到最终成片的数据链路
工业级镜头语言标准 — 24标准字段 + 5片头专属字段
AI 视频领域的真正制高点，只有两个——剧本，以及拍摄脚本。
剧本决定故事内核，但拍摄脚本的本质，不是传统意义上"给人看"的分镜稿，而是一套**"给模型看"的、适配模型语言的多维度字段化提示词系统**。它涉及几十个维度的参数定义、结构化封装与模型调用适配，是创意到成片之间的工程化桥梁。
面向 AI 视频生成的提示词工程，才是这个领域真正的系统工程。
HAVS 的核心是**"精准控制"**——从需求到剧本（为什么控制），从专业分镜设计到 25 维视频模型提示词生成（怎么控制）。只有像一个导演一样精准控制作品内容，才能够交付可用、高质量的作品，否则都是玩具。
Slogan：驾驭想象力 —— Harnessing Imagination.
使用方式： 输入主题或故事或剧本 → 系统运行 10-20 分钟 → 自动生成完整渲染脚本 → 人工精修或直接一键提交渲染。
| 特性 | 说明 | 商业化场景 |
|---|---|---|
| 🎬 电影级预生产流水线 | 剧本→制作→渲染→后期，四层解耦架构 | 短视频MCN机构批量生产、广告公司TVC预演 |
| 🤖 Multi-Agent 智能协作 | 剧本Agent、导演Agent、运镜Agent、后期Agent各司其职 | 大幅降低人工分镜和脚本撰写成本 |
| 📝 25字段标准化镜头语言 | 从导演指令到角色一致性，工业级字段契约 | 保证多镜头、多集数之间的风格和角色一致性 |
| 🎭 角色定妆照系统 | 支持 reference image 引用，确保角色跨镜头一致 | 系列IP内容、虚拟偶像、品牌代言人视频 |
| ⚡ Harness 异步架构 | 支持断点续传、Checkpoint恢复、并行渲染 | 大规模生产环境稳定运行，单任务失败不影响整体 |
| 🔍 智能质量门 | 字段检查 + 规则校验 + LLM修复，三重质量保障 | 减少渲染失败和返工率 |
- 🎬 不是玩具，是工业工具 — 面向好莱坞级别的镜头语言工程，不是简单的"生成一段视频"
- 🧠 AI 理解电影感 — 通过剧本引擎和导演优化，让AI真正理解叙事节奏、情绪曲线、运镜语法
- ⚡ 全自动流水线 — 从一句话创意到完整分镜脚本，全流程自动化，人工仅需审核
- 🔄 系列内容一致性 — 跨集角色、风格、世界观保持一致，适合长系列内容生产
- 🛡️ 企业级稳定性 — 进程守护、断点续传、错误隔离，生产环境可用
8步端到端工作流 — 从创意意图到最终成片
- Node.js >= 18.0.0
- 火山引擎账号（用于 Seedance 2.0 视频渲染 / Seedream 图片生成）
- API Key（支持 Volcengine Ark / Kimi / OpenAI 兼容接口）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/hyperreality-system.git
cd hyperreality-system
# 安装依赖
npm install
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入你的 VOLCENGINE_ARK_API_KEYconst { HyperrealitySystem } = require('./index');
async function main() {
const system = new HyperrealitySystem({ version: 'v1.0.0' });
const result = await system.create(
'创作一集健康科普短视频，主题：运动损伤的预防与处理',
{
title: '运动损伤预防科普',
target_duration: 55,
series: '健康生活系列',
episode: 1
},
{
skipPromptReview: false, // 开启提示词审核
skipRender: false, // 开启渲染
skipPostProduction: false // 开启后期制作
}
);
console.log('✅ 预生产完成！', result);
}
main();运行：
node examples/minimal-example.js┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Hyperreal AI Video System │
│ (HAVS) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Layer 1: 剧本引擎 (Script Engine) │ │
│ │ • 需求解析 → 创意生成 → 剧本结构 → 角色/世界观提取 │ │
│ │ • 输出：结构化剧本、角色配置、场景列表 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Layer 2: 制作引擎 (Production Engine) │ │
│ │ • 分镜设计 → 提示词融合 → 导演优化 → 质量门 │ │
│ │ • 输出：25字段标准化镜头、视觉提示词、审核报告 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Layer 3: 渲染引擎 (Rendering Engine) │ │
│ │ • 视频渲染 → 图片生成 → 进度追踪 → 结果管理 │ │
│ │ • 支持：Seedance 2.0 / 自定义渲染后端 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Layer 4: 后期引擎 (Post-Production Engine) │ │
│ │ • 音频设计 → 标题优化 → 连续性检查 → 输出组装 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 横向支撑：进程守护 / Checkpoint / 字段标准化 / 质量流水线 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
📐 更详细的架构说明见 docs/ARCHITECTURE.md
六大技术维度 — Runtime / AI Core / Data Pipeline / Reliability / Quality System / Output
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| docs/ARCHITECTURE.md | 系统架构与模块详细说明 |
| docs/CONTRIBUTING.md | 贡献规范、分支策略、PR模板 |
| docs/CHANGELOG.md | 版本历史与更新记录 |
| docs/FAQ.md | 常见问题解答 |
| docs/interface-contract-v1.md | 系统接口契约规范 |
| docs/short-video-prompt-schema-v6.37-production.md | 短视频提示词数据结构规范 |
蒸汽朋克飞马 — 驾驭想象力
5-Layer 工业级架构 — 从意图到成片
端到端流水线 — 用户意图到最终成片的全链路
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- 💡 有新想法？请开启 Discussion
- 🔧 想贡献代码？请阅读 CONTRIBUTING.md
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- GitHub: yourusername/hyperreality-system
Apache License 2.0 © 2024-2026 Hyperreal AI Video System Contributors
"当AI理解工业化节奏，内容生产必将指数级爆发。"
— Genius, Creator of HAVS