用 AI 做视频，生成一个漂亮镜头不算难，难的是把几个镜头接成一个故事：人物别换脸，场景别乱跳，画面风格还得统一。
写完剧本，再拆分镜、写提示词、生成图片、转成视频，来回切换工具，往往比想象中更费时间。
OpenStory 就想把这些步骤放到一个工作台里。 这个开源项目围绕剧本组织生成流程，支持场景分析、AI 绘图和图生视频，适合拿来探索故事短片、广告分镜和创意预演。
剧本贴进去，先把镜头拆明白
OpenStory 会分析输入的剧本，拆分场景，并考虑镜头角度、情绪氛围和前后连续性。
比如“一个人走进雨夜便利店”，真正变成画面时，需要明确是街道远景、推门近景，还是人物面部特写。拆清楚这些信息，后面的图片和视频生成才有具体方向。
它把文字到画面的过程分成了几个环节：
多个镜头，尽量讲同一个故事
做过 AI 视频的人，大概都遇到过：第一张图的主角还穿黑外套，下一张就换了造型；上一幕是冷色夜景，下一幕突然成了暖色写真。
OpenStory 把跨场景风格一致性作为重点，通过延续角色、地点和视觉设定，减少逐镜头重新描述的重复工作。
这些设定能给生成提供约束，但最终效果仍要逐镜检查。 人物是否稳定、动作是否自然、镜头能否接上，都需要创作者判断和调整。
对小团队来说，先把故事做成可讨论的分镜草案，就已经很有价值。
开源可自建，生成费用要单独算
项目采用 MIT 许可证，代码可以下载研究和修改。当前 README 仍将团队工作区标为待推出功能，不能把共享素材库当成已经完整交付的能力。
本地开发需要 Bun 1.3.9 或更高版本，启动命令是：
git clone https://github.com/openstory-so/openstory.git
cd openstory
bun install
bun dev
随后在浏览器打开 http://localhost:3000。首次启动会自动准备环境文件、初始化本地数据库并启动服务。
要实际使用 AI 生成，还需要配置 Fal.ai 和 OpenRouter 的 API 密钥，也可以运行 bun setup 按提示填写。前者承担图像、视频和音频生成，后者用于剧本分析。
代码开源，不代表模型调用免费。 预算需要结合所选模型和生成次数计算。
先做一个短故事，更容易看出价值
如果你经常有视频创意，却卡在分镜和素材准备上，可以先用三个场景试一遍：固定一个主角、一个视觉风格，看看生成的画面能否连贯表达剧情。
OpenStory 值得关注的地方，是把剧本、镜头和生成素材组织起来，让创作者有机会把更多时间花在故事和取舍上。
项目地址：https://github.com/openstory-so/openstory
