AIGC-Claw：AI 创意视频生成员工

直接与 OpenClaw 对话："生成 X 的视频" → 搞定。

💥 新闻

• 2026/3/27: 🎬 AIGC-Claw 正式发布，支持从想法到视频生成全流程自动化，用户可随时介入调整。
• 2026/4/6: 🎭 AIGC-Claw 推出第二版，针对短剧进行优化。
• 2026/4/9: ♾️ AIGC-Claw 推出第三版，新增无限续写，剧情可自定义。

📖 项目介绍

AIGC-Claw 是一个面向创意视频生产的 AI 导演系统。你只需要给出一句想法、一个故事梗概，甚至一个模糊概念，系统就会把它拆解为可执行的影视工作流，持续产出可查看、可确认、可修改、可交付的中间资产，最终生成完整成片。

它不是单点式的文生视频工具，而是一条覆盖 剧本策划 → 角色/场景设计 → 分镜规划 → 参考图生成 → 视频生成 → 后期剪辑 的全流程生产线。相比只给你一个黑盒结果的闭源视频生成框架，AIGC-Claw是一个真正可协作的 AI 导演团队：前一阶段决定后一阶段，所有关键节点都能可视化、可编辑、可继续生成。

📺 AIGC-Claw 示例（全流程自动化）

Web 前端界面

微信交互

飞书交互

✨ 功能特性

能力	说明
🎬 从创意到成片的全流程生成	一条链路打通剧本、角色、分镜、参考图、视频片段与后期剪辑，把零散生成能力升级为完整视频生产工作流。
🖼️ 分镜驱动的可控创作	通过结构化剧本、分镜规划与参考图生成，让角色一致性、镜头表达和画面风格更稳定、更可控。
✍️ 可修改、可续写、可继续生成	支持剧情 / 分镜智能续写，也支持角色、参考图、视频阶段修改后重新生成，避免每次都从头开始。
📲 本地部署、多端协作、产物留存	支持 Web 界面、微信 / 飞书协作、OpenClaw Skill 集成，并对剧本、图片、视频片段和最终成片进行全链路留存。

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🚀 快速开始

方式一：手动安装

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/HITsz-TMG/AIGC-Claw.git
cd AIGC-Claw

# 2. 配置并启动后端
cd aigc-director/aigc-claw/backend

# 创建虚拟环境并安装依赖
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 API Key

# 启动后端
python api_server.py
# 服务运行在 http://localhost:8000

# 3. 配置并启动前端（新终端）
cd aigc-director/aigc-claw/frontend
npm install
npm run build
npm start
# 访问 http://localhost:3000

方式二：OpenClaw 自动配置

向 OpenClaw 发送消息：

帮我克隆git仓库：https://github.com/HITsz-TMG/AIGC-Claw.git
然后把AIGC-Claw中的aigc-director文件夹递归复制到.openclaw/workspace/skills目录下，用作AIGC相关的skill

使用时建议指明 "使用 aigc-director"：

用aigc-director来生成一个视频，内容是"一条狗的使命"

方式三：通过 ClawHub 安装

请确保本地安装了clawhub-cli

打开终端，输入命令，所有询问均选择yes

clawhub install aigc-director

安装完成后，ClawHub 会将 aigc-director 复制到 workspace/skills（或指定的 skills 目录）。

之后可以参考方式一手动安装自行构建项目并运行，也可以使用OpenClaw完成后续项目构建。

在第一次使用 aigc-director 时，如果没有手动构建项目，OpenClaw会自动构建前后端并运行，无需手动初始化（构建项目需要配置环境和编译，请耐心等待）。

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🔧 配置说明

点击展开完整环境要求和变量

环境要求

• Python: 3.9+
• Node.js: 18+
• npm: 9+

后端环境变量

在 aigc-claw/backend/.env 中配置：

# LLM 配置
LLM_MODEL=qwen3.5-plus
VLM_MODEL=qwen-vl-plus

# 图像生成
IMAGE_T2I_MODEL=doubao-seedream-5-0-260128
IMAGE_IT2I_MODEL=doubao-seedream-5-0-260128

# 视频生成
VIDEO_MODEL=wan2.6-i2v-flash
VIDEO_RATIO=16:9

# API Keys
DASHSCOPE_API_KEY=your_key
ARK_API_KEY=your_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_key

可用模型

类型	模型
LLM	qwen3.5-plus, deepseek-chat, gpt-4o, gemini-2.5-flash
VLM	qwen-vl-plus, gemini-2.5-flash-image
文生图	doubao-seedream-5-0, jimeng_t2i_v40, wan2.6-t2i
图生图	doubao-seedream-5-0, jimeng_t2i_v40, wan2.6-image
视频生成	wan2.6-i2v-flash, kling-v3, jimeng_ti2v_v30_pro

</details.

🙏 致谢

AIGC-Claw 的想法和设计受到了 AutoResearchClaw、huobao-drama、LibTV 与 libtv-skills 的启发。

📚 系列工作

框架图	论文信息
	[SIGGRAPH Asia 2024] FilmAgent：通过多智能体协作框架实现虚拟电影制作自动化 徐振然、王继芳、王龙岳、李周毅、史森宝、胡宝田、张敏 [论文] [GitHub]
	[SIGGRAPH Asia 2024] Anim-Director：基于大型多模态模型的可控动画视频生成智能体 李云欣、史浩源、胡宝田、王龙岳、朱嘉顺、许金怡、赵震 [论文] [GitHub]
	[SIGGRAPH Asia 2025] AniMaker：基于MCTS驱动片段生成的多智能体动画叙事 史浩源、李云欣、陈鑫宇、王龙岳、胡宝田、张敏 [论文] [GitHub]

_{由荔枝智能体团队用🦞构建}

AIGC-Claw 快速上手指南

AIGC-Claw 是一个面向创意视频生产的 AI 导演系统。只需输入一句想法或故事梗概，系统即可自动拆解为剧本、分镜、参考图及视频片段，最终生成完整成片。支持全流程自动化及人工介入修改。

1. 环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统: Linux / macOS / Windows (WSL2 推荐)
• Python: 3.9 及以上版本
• Node.js: 18 及以上版本
• npm: 9 及以上版本
• API Keys: 需准备大模型及生成模型的密钥（如阿里云 DashScope、字节豆包等，详见配置说明）

💡 国内开发者提示：安装 Python 依赖时，建议使用国内镜像源以加速下载： pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 安装步骤

您可以选择手动安装以获得完整控制权，或通过 OpenClaw/ClawHub 进行自动化部署。

方式一：手动安装（推荐）

第一步：克隆项目

git clone https://github.com/HITsz-TMG/AIGC-Claw.git
cd AIGC-Claw

第二步：配置并启动后端

# 进入后端目录
cd aigc-director/aigc-claw/backend

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows 用户请使用: venv\Scripts\activate

# 安装依赖 (推荐使用国内镜像)
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 请使用编辑器打开 .env 文件，填入您的 LLM_KEY, IMAGE_KEY, VIDEO_KEY 等

# 启动后端服务
python api_server.py
# 服务默认运行在 http://localhost:8000

第三步：配置并启动前端 请打开一个新的终端窗口

# 进入前端目录
cd aigc-director/aigc-claw/frontend

# 安装依赖 (推荐使用淘宝镜像)
npm install --registry=https://registry.npmmirror.com

# 构建并启动
npm run build
npm start
# 浏览器访问 http://localhost:3000

方式二：通过 ClawHub 自动安装

如果您已安装 clawhub-cli，可使用以下命令一键部署：

clawhub install aigc-director

安装过程中所有询问请选择 yes。安装完成后，项目将自动复制到 workspace/skills 目录。首次运行时若无手动构建，OpenClaw 会自动完成环境配置与编译。

方式三：OpenClaw 集成

向 OpenClaw 发送以下指令自动配置：

帮我克隆 git 仓库：https://github.com/HITsz-TMG/AIGC-Claw.git
然后把 AIGC-Claw 中的 aigc-director 文件夹递归复制到.openclaw/workspace/skills 目录下，用作 AIGC 相关的 skill

3. 基本使用

Web 界面使用

启动前后端服务后，访问 http://localhost:3000。

1. 在输入框中输入创意描述（例如：“一只猫在太空探险的科幻短片”）。
2. 系统将自动生成剧本、分镜及参考图。
3. 您可在线调整分镜或角色设定，确认无误后点击生成视频。
4. 等待各阶段任务完成，最终下载成片。

OpenClaw 对话使用

若已通过 OpenClaw 集成，可直接在对话框中下达指令：

用 aigc-director 来生成一个视频，内容是"一条狗的使命"

系统将自动调用工作流，从剧本创作到视频渲染全程执行，并返回最终结果。

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注：具体支持的模型型号及详细 API 配置请参考项目根目录下的 .env.example 文件或官方文档。