想把自己的小说变成短剧？想批量产出短视频内容？以前需要编剧、分镜师、剪辑师一个团队干的事，现在一个工具就能搞定。今天给大家介绍的 Toonflow（GitHub 8800+ Star），就是这样一个开源的 AI 短剧工作台——从文本到角色，从分镜到视频，0 门槛全流程 AI 化。
🎯 核心亮点
Toonflow 是面向短剧生产的 AI 工作台，围绕 "策划 → 编剧 → 分镜 → 出片" 构建完整闭环。用官方的话说：创作效率提升 10 倍+。
- 📐 无限画布生产工作台——以类无限画布形式组织剧本、角色、分镜、素材与视频节点，支持自由编排、回溯与并行生产，不受线性步骤限制
- 🤖 三层 Agent 协作体系——决策层、执行层、监督层协同工作，覆盖任务拆解、内容生成、质量审阅与修订反馈，提升稳定性与成片一致性
- 🧠 持久化 Agent 记忆——基于本地 ONNX 向量检索的跨会话记忆系统，支持短期消息、长期摘要和语义召回，确保多轮创作连续性
- 🔌 可编程供应商系统——支持在设置中心直接编写供应商 TypeScript 逻辑并即时生效，无需改源码或重启，便于私有化和多模型接入
- 📖 章节事件图谱驱动改编——自动提取原著章节事件并结构化存储，剧本改编按事件图谱精准调用上下文，减少长文本信息丢失
- 📝 Skill 文件化配置——核心提示词外化为 Markdown Skill 文件，支持在线编辑与快速调优
⚡ 快速上手
使用 Toonflow 制作短剧的流程非常简单：
第 1 步：安装启动
下载对应平台的安装包，启动程序后登录（默认账号：admin / 密码：admin123）。
第 2 步：配置模型
在设置中心完成模型供应商配置，需要准备三类接口：
- 🔤 大语言模型——用于剧本生成、内容理解（推荐 Claude、DeepSeek 等）
- 🖼️ 图片生成模型——用于角色设计、分帧画面（推荐 GPT Image、Nano Banana Pro 等）
- 🎬 视频生成模型——用于最终视频出片（推荐 Seedance 2.0、豆包视频等）
第 3 步：导入原著，一键出片
🎬 实际效果
官方提供了一个完整的 Demo：用 Toonflow 制作一段 AI 短剧，全程约 2 小时完成，成片总时长约 2 分钟。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 制作周期 | 约 2 小时 |
| 视频模型 | Seedance 2.0 |
| 图片模型 | GPT Image 2 |
| 语言模型 | Claude Opus 4.6 |
| 成片总时长 | 约 2 分钟 |
| 总成本 | 约 ¥130 |
其中语言模型约 ¥10，视频模型约 ¥120，图片模型不足 ¥1。2 小时 + 130 元 = 2 分钟短剧，这个效率确实恐怖。
🔧 安装方式
本机安装
| 操作系统 | 文件 |
|---|---|
| 🪟 Windows | ToonFlow-*-win-x64-setup.exe |
| 🍎 macOS (M系列) | ToonFlow-*-mac-arm64.dmg |
| 🍎 macOS (Intel) | ToonFlow-*-mac-x64.dmg |
| 🐧 Linux | ToonFlow-*-linux-x86_64.AppImage |
Docker 部署
# 克隆项目
git clone https://github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app.git
cd Toonflow-app
# 本地构建并启动
yarn docker:local
# 访问 http://localhost:10588/web/index.html🎯 适用场景
- 📱 短视频内容创作——抖音、快手等平台的短剧批量产出
- 📚 小说影视化实验——把小说快速变成可视化内容
- 🎭 AI 文学改编工具——自动提取事件图谱，生成改编剧本
- 🎬 剧本开发与快速原型——快速验证故事创意
- 🎥 视频素材生成——低成本批量产出视频素材
📝 总结
Toonflow 是目前开源社区中少有的专注于 AI 短剧全流程生产的工具。8800+ GitHub Star 说明社区认可度很高，Apache 2.0 协议也保证了商业使用的自由度。三层 Agent 协作 + 无限画布 + 持久化记忆的设计，让它在众多 AI 创作工具中脱颖而出。
如果你正在做短视频内容创作，或者想把小说/剧本快速可视化，Toonflow 值得一试。2 小时做出 2 分钟短剧，成本只要 130 块，这个投入产出比真的很香。
项目地址：github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app
在线体验：toonflow.ai
视频教程：B站 12 分钟快速上手