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Novanova Studio
NovaNova Studio 一个 Agent 驱动的集 AI 图片生成、AI 视频生成、无限画布、自定义模型 API 、AI 漫剧、AI 短剧、小说解析剧本、小说转短剧、3D 导演台、用户管理、积分管理于一体的全流程开源平台
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✨ 项目定位
Novanova Studio 是面向独立创作者与视觉团队的 AI 创作工作台。它不是把图片、视频、提示词和生成记录拆散在多个工具中的集合,而是以无限画布作为创作上下文,以 AI Agent 作为理解意图、选择工具和推进任务的中枢。
创作者可以从一句自然语言目标或一组参考素材开始,在图片、视频和画布场景中持续对话、生成、编辑、比较与复用结果;生成记录、资产、提示词和画布节点会保留在同一条创作链路中。
🧠 Agent 贯穿创作链路
Agent 不是单独的聊天窗口,也不是一次性转发模型请求的接口。它贯穿从意图理解到结果沉淀的完整流程:
flowchart LR
Creator[创作者] --> Workbench[Next.js 创作工作台]
Workbench --> Agent[AgentScope Agent 编排]
Agent --> Tools[工具调用与任务决策]
Tools --> TaskService[AI 任务服务]
TaskService --> Database[(PostgreSQL 任务与记录)]
TaskService --> Stream[(Redis Stream)]
Stream --> Consumer[任务消费者]
Consumer --> Provider[AI 渠道适配器]
Provider --> Events[SSE 实时事件]
Events --> Workbench
Workbench --> Context[画布、资产与生成记录]
| 阶段 | Agent 与系统职责 | 创作体验 |
|---|---|---|
| 1. 输入目标 | 接收自然语言、图片或视频参考素材,按图片、视频或画布场景选择对应 Agent Profile(能力配置)。 | 从一句描述或已有素材开始。 |
| 2. 选择工具 | 根据上下文调用图片生成、图片编辑、视频生成、视频编辑、历史查询或画布操作工具。 | 不必在多个功能页之间反复切换。 |
| 3. 创建任务 | 校验模型能力与积分,写入 PostgreSQL 任务快照,并投递到 Redis Stream(Redis 的持久消息流)消费组。 | 长耗时生成不会阻塞当前创作。 |
| 4. 执行与反馈 | 任务消费者调用已配置的 AI 渠道;状态、工具调用和结果通过 SSE(Server-Sent Events,服务端推送事件流)推送回前端。 | 在对话和画布中看到实时进度、失败或取消状态。 |
| 5. 沉淀上下文 | 生成结果写入生成记录,可在画布中继续引用,并按需加入资产库;画布 Agent 可继续引用节点状态与工具结果。 | 下一轮修改和复用保留前一轮创作上下文。 |
Agent 能力
| 场景 | Agent 能力 | 结果去向 |
|---|---|---|
| 图片创作 | 根据对话调用图片生成、参考图编辑与历史查询工具。 | 对话轮次、生成记录与画布图片节点;可按需加入资产库。 |
| 视频创作 | 调用视频生成、视频编辑与历史查询工具,并按模型能力校验图片或视频参考。 | 对话轮次、生成记录与画布视频节点;可按需加入资产库。 |
| 无限画布 | 读取当前画布状态,创建、更新、移动、缩放、删除和连接节点;可创建文本、图片、视频生成流并启动任务。 | 可继续编辑的画布项目与节点关系。 |
| 提示词优化 | 图片和视频使用独立策略优化提示词,优化成功后再回填输入内容。 | 当前创作输入,不覆盖失败前的原始提示词。 |
| 实时协作 | 前端画布工具执行后把工具结果回传给服务端 Agent,Agent 可基于真实执行结果继续下一轮。 | 保持“对话 -> 工具 -> 结果 -> 继续对话”的连续体验。 |
🎨 核心功能
- 无限画布:把文字、图片、视频、参考素材和生成结果放到同一空间编排,保留创作上下文。
- 对话式图片与视频生成:在同一会话中完成生成、编辑、引用历史结果和继续迭代。
- 多渠道模型配置:在“配置与用户偏好”中维护 AI 渠道、模型能力、默认模型和积分消耗规则。
- 素材与生成记录:保存可复用资产、生成历史和提示词,减少重复上传与重复配置。
- 对象存储接入:支持腾讯云 COS、阿里云 OSS、七牛云 Kodo,用于上传素材与保存生成结果。
- 用户与运营能力:邮箱登录、OAuth2 登录、积分、通知、提示词库、首页展示和管理员后台。
- 异步任务机制:Redis Stream 消费组、任务锁、失败恢复与 SSE 事件流支撑可追踪的长耗时任务。
🚀 当前分支新增能力
- 视频生成技能与工作流:管理员可维护图片、视频生成技能;视频页支持技能引导式多轮澄清、提示词草案确认,以及首帧、尾帧图片生成后再合成视频。
- 首尾帧视频模式:新增
first-last-frame-to-video能力,支持将首帧和尾帧作为带角色的参考素材传入兼容渠道。 - 自定义模型调用:图片和视频模型可配置自有 API 的请求/响应模板、异步查询路径和占位符,适配自建模型服务。
- 模型展示配置:管理员可为模型设置展示名称和展示图标;Evolink 渠道支持拉取模型列表。
- 视频分档计费:可按视频模型的分辨率、时长等规格配置积分价格,工作流会展示各阶段报价。
- 积分流水与快捷入口:用户可从画布顶部查看积分余额并进入积分记录,流水支持增加、消耗和退款方向及来源筛选。
- 管理与可观测性:新增技能管理、风格封面分类、提示词封面、结果详情和接口访问日志;AI 异步任务轮询间隔支持统一配置。
🌟 项目优势特点
🧠 Agent 驱动的连续创作上下文
Agent 不只是一次性调用模型,而是贯穿需求理解、工具选择、任务编排、结果反馈和下一轮创作。对话、生成记录、素材与画布节点可以持续互相引用,减少在多个工具之间重复整理上下文。
🎨 无限画布连接创作过程
文字、参考素材、图片、视频、生成任务和结果都可以放在同一张画布中进行编排。画布 Agent 能读取节点状态并执行创建、移动、缩放、连接和生成等操作,让画布成为可继续编辑的创作项目,而不只是结果展示页。
🧩 技能化、工作流化的复杂创作
技能通过可配置提示词驱动引导式交互,工作流负责定义阶段、任务角色和状态流转。例如首尾帧视频工作流可以依次完成需求澄清、提示词确认、首帧生成、尾帧生成和视频合成,后续可以沿用同一机制扩展更多创作流程。
🔌 开放的模型与渠道接入
项目采用渠道适配器和模型能力配置解耦的方式,支持 OpenAI 兼容、Gemini、Agnes、Seedance、MiniMax、Evolink 等渠道,也支持通过请求/响应模板接入自有图片或视频模型。模型展示名称、图标、能力、启用状态和计费规则可以由管理员独立配置;关闭的模型不会出现在用户的模型下拉中。
⚡ 面向长耗时任务的可靠执行
图片和视频生成通过 Redis Stream 异步队列执行,结合任务锁、状态轮询、SSE 实时事件、取消、失败恢复和统一轮询配置,适合处理视频生成等长耗时任务,并保持任务状态可追踪。
🔒 可私有化部署、可运营扩展
服务端集中管理模型密钥和对象存储凭证,支持 Docker Compose、PostgreSQL、Redis 及多种对象存储部署方式。管理后台覆盖模型、技能、风格、提示词封面、结果详情、积分流水和接口访问日志,便于按团队或业务场景运营。项目使用的架构基于主流 Java 框架,方便企业化扩展,天然支持类似于 SpringCloud、K8s 的微服务架构。
🤖 支持的模型与渠道
项目通过渠道的 apiFormat(接口调用格式)选择对应适配器,模型名称由管理员从渠道同步后配置,不维护固定的全量模型白名单。因此,除下表明确写出的专用模型外,只要模型实现对应渠道协议和接口,就可以加入相应的图片、视频或 Chat 模型目录;最终可用范围仍取决于渠道账号实际开通的模型。
渠道能力矩阵
| 渠道格式 | 生成图片 | 生成视频 | Chat / 主 Agent | 默认 Base URL | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
OpenAI 兼容(openai) |
✅ | ✅ | ✅ | https://api.openai.com/v1 |
支持 OpenAI 官方服务及实现相同接口协议的兼容渠道。 |
Evolink(evolink) |
❌ | ✅ | ❌ | https://api.evolink.ai/v1 |
使用 Evolink 自有异步视频生成接口,支持从渠道拉取模型列表。 |
Gemini(gemini) |
✅ | ❌ | ✅ | https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta |
使用 Gemini 原生 generateContent 接口。 |
Agnes(agnes) |
✅ | ✅ | ⚠️ | 由管理员填写 | 文本任务适配器支持 Agnes Chat Completions,但当前主 Agent 的 AgentScope 模型工厂未接入 Agnes。 |
Anthropic(anthropic) |
❌ | ❌ | ✅ | https://api.anthropic.com/v1 |
使用 Anthropic Messages 接口,适用于 Claude 模型。 |
Seedance(seedance) |
❌ | ✅ | ❌ | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 |
使用火山方舟视频生成任务接口。 |
MiniMax(minimax) |
❌ | ✅ | ❌ | https://api.minimaxi.com |
使用 MiniMax H3 视频生成 V2 接口,模型需手动配置。 |
自定义(custom) |
✅ | ✅ | ❌ | 由管理员填写 | 按模型配置的请求/响应模板调用自有图片或视频 API;视频支持异步轮询,模型列表需手动配置。 |
生成图片模型
| 渠道 | 当前支持的模型范围 | 已实现能力 |
|---|---|---|
| OpenAI 兼容 | 提供 OpenAI Images API 的图片模型,不限制具体模型名称。 | 文生图调用 /images/generations;带参考图时调用 /images/edits。 |
| Gemini | 支持通过 Gemini generateContent 返回图片的模型,不限制具体模型名称。 |
文生图、参考图生成;请求 TEXT 和 IMAGE 两种响应模态。 |
| Agnes | agnes-image-2.1-flash |
文生图、图生图和多参考图生成。 |
生成视频模型
| 渠道 | 当前支持的模型范围 | 已实现能力 |
|---|---|---|
| OpenAI 兼容 | 提供 OpenAI 兼容 Videos API 的视频模型,不限制具体模型名称。 | 文生视频、最多 7 张参考图生成;不支持参考视频。 |
| Agnes | agnes-video-v2.0 |
文生视频、单图或多图参考生成;不支持参考视频。 |
| Seedance | Doubao Seedance 2.0 系列、Doubao Seedance 1.5 Pro、Doubao Seedance 1.0 Pro、Doubao Seedance 1.0 Pro Fast,以及兼容同一任务接口的模型 ID 或推理接入点 ID。 | 文生视频、参考图生成;Seedance 2.0 系列支持最多 9 张参考图和 3 个参考视频。 |
| MiniMax | MiniMax-H3 |
文生视频、图片或视频参考生成;支持最多 9 张参考图和 3 个参考视频,分辨率为 768P 或 2K,时长为 4~15 秒。 |
| Evolink | Evolink 文档中开通的 Seedance 2.0 模型 | 文生视频、图片或视频参考生成;通过 Evolink 自有 /v1/videos/generations 异步接口创建任务,并通过 /v1/tasks/{task_id} 查询结果。 |
| 自定义 | 管理员配置的模型 | 按模型模板调用自有视频 API,支持文生视频、参考素材和异步任务轮询;具体能力取决于配置。 |
首尾帧技能工作流默认包含“生成首帧”“生成尾帧”“合成视频”三个阶段。只有各阶段模型能力和积分价格均配置完成后,工作流才会显示可用报价。
Chat 模型
| 渠道 | 当前支持的模型范围 | 接口与用途 |
|---|---|---|
| OpenAI 兼容 | GPT 系列及其他实现 OpenAI Chat Completions 协议的模型,不限制具体模型名称。 | /chat/completions,支持流式输出和 Agent 工具调用。 |
| Gemini | Gemini 文本或多模态 Chat 模型,不限制具体模型名称。 | Gemini 原生接口,用于主 Agent 对话与任务规划。 |
| Anthropic | Claude 系列模型,不限制具体模型名称。 | /v1/messages,支持流式输出和 Agent 工具调用。 |
⚠️ “渠道可拉取到模型”不等于“模型具备对应生成能力”。管理员仍需在模型配置中为每个模型标记文本、图片或视频类型及具体能力,并设置各类型的默认模型。
⚙️ 技术架构
| 层级 | 主要技术 | 作用 |
|---|---|---|
| Web | Next.js 16、React 19、TypeScript、Ant Design 6、Tailwind CSS、Zustand、React Flow | 创作工作台、对话、画布与配置界面。 |
| 服务端 | Java 21、Spring Boot 3.5、Spring WebFlux、AgentScope Java、Fastjson2 | 响应式 API、Agent 编排、任务调度、鉴权与业务服务。 |
| 数据与任务 | PostgreSQL 17、Flyway、R2DBC(响应式数据库连接)、Redis 8.6、Redis Stream | 用户、项目、任务、资产和生成记录持久化;异步任务分发与恢复。 |
| AI 与存储 | OpenAI、Evolink、Gemini、Agnes、Anthropic、Seedance、MiniMax 格式渠道;COS、OSS、Kodo | 通过后台配置接入模型渠道和对象存储,而非把密钥放入浏览器。 |
| 部署 | Docker Compose、Nginx、Node.js 22、Maven | 本地依赖服务、容器化构建与 Linux 服务器部署。 |
📁 目录说明
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├── web/ # Next.js 前端与创作工作台
├── server/ # Spring Boot、Agent 与任务服务
│ ├── config/prompts/ # 图片、视频、画布、分镜 Agent 与提示词优化模板
│ └── src/main/resources/ # 应用配置与 Flyway 数据库迁移
├── docker-compose.yml # PostgreSQL、Redis、前后端与 Nginx 编排
├── .env.example # 本地与部署环境变量样例
├── docs/ # 面向用户的中英文使用指南(MDX)
├── docs-api/ # API、数据库设计、ADR 与工程参考文档
└── logo/ # 项目品牌资源
🚀 本地启动或部署
本地开发
服务器部署
Docker 部署会由 Flyway 自动执行数据库迁移。新建开源库默认使用 classpath:db/migration-community;继承企业版的现有数据库必须在 .env 中设置 FLYWAY_MIGRATION_LOCATION=classpath:db/migration,保留线上 V1–V76。原开源版数据库沿用社区历史,从 V38 升级至 V77。已有数据库不能切换或同时加载这两套历史,详见 数据库迁移说明。
生产环境还应配置 APP_SECRET_KEY、FRONTEND_BASE_URL、可信代理地址 TRUSTED_PROXY_ADDRESSES,并按需调整统一 AI 任务轮询间隔 AI_TASK_POLLING_INTERVAL_SECONDS。部署只使用 docker-compose.yml,按需通过 .env 选择 production 配置档并设置容器名称及端口;已有数据库更新前须先完成备份与迁移校验,具体说明见 Docker 部署指南。
