2. 进入应用目录并执行安装脚本

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。

💥 News

• 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。
• 2026/4/29: 🧩 新增文艺短视频、动作迁移、数字人口播三个 Pipeline，并支持一键安装。
• 2026/5/8: ⚙️ 支持通过 WebUI 配置 API 与默认模型，支持一键安装。

📖 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。

除主流程外，AIGC-Claw 也提供三个一次性 Pipeline，用于更轻量、更直接的视频生成任务：文艺短视频、动作迁移和数字人口播。Pipeline 任务会实时推送进度与产物，生成结果和历史记录会在本地保留，便于继续查看、删除和复用。

🧩 新增 Pipeline

Pipeline 任务元数据保存在 aigc-director/aigc-claw/backend/code/data/tasks/<task_id>.json，图片、音频、视频等产物保存在 aigc-director/aigc-claw/backend/code/result/task/<task_id>/。

📺 AIGC-Claw 示例（全流程自动化）

🎬 视频生成演示 (Demo Gallery)

📱 系列一：程序员被裁后利用 openclaw 收购原公司 (写实 短剧)

共 8 集，跌宕起伏的逆袭之路（首次生成 6 集 + 续写 2 集）

▶️ 第 1 集 被优化	▶️ 第 2 集 深夜启程 首单突破	▶️ 第 3 集 AI获投 旧主危机	▶️ 第 4 集 收购星耀
▶️ 第 5 集 收购清算 新生	▶️ 第 6 集 新生 回望	▶️ 第 7 集 技术反噬	▶️ 第 8 集 坚守伦理 共渡难关

🖥️ 系列二：乡村教师 (科幻 漫剧)

共 5 集，致敬伟大的文明传承

▶️ 第 1 集 最后一课	▶️ 第 2 集 清扫计划
▶️ 第 3 集 临终托付	▶️ 第 4 集 生死问答
▶️ 第 5 集 文明之光

🎞️ 更多演示

Web 前端界面

微信交互

飞书交互

✨ 功能特性

🚀 快速开始

方式一：一键安装（推荐）

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

# 2. 进入应用目录并执行安装脚本
cd aigc-director/aigc-claw
chmod +x install.sh
./install.sh

Windows 用户可在 PowerShell 或 CMD 中执行：

cd AIGC-Claw\aigc-director\aigc-claw
install.bat

安装脚本会检查 Python、Node.js、npm 和 ffmpeg，安装后端与前端依赖，复制 backend/config.yaml.example 为 backend/config.yaml，并执行前端构建。安装完成后，先在 backend/config.yaml 中填入模型服务 API Key，并确认 models 中的主流程默认模型；也可以启动前端后通过侧边栏底部「设置」页面修改这些配置。配置完成后启动服务：

# 启动后端
cd aigc-director/aigc-claw/backend
uv run python api_server.py

# 新终端启动前端
cd aigc-director/aigc-claw/frontend
npm start

后端默认运行在 http://localhost:8000，前端默认运行在 http://localhost:3000。

如果只想安装依赖、暂时跳过前端构建，可以执行：

AIGC_DIRECTOR_SKIP_FRONTEND_BUILD=1 ./install.sh

方式二：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

# 安装后端依赖
uv sync

# 配置后端 YAML
cp config.yaml.example config.yaml
# 编辑 config.yaml 填入 API Key，并确认主流程默认模型
# 也可以启动前端后在「设置」页面修改

# 启动后端
uv run 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

如果没有安装 uv，也可以使用 python -m venv venv 与 pip install -r requirements.txt 安装后端依赖。

方式三：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"

方式四：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）。

之后可以参考方式一一键安装或方式二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）。

🔧 配置说明

project_name: AIGC-Claw

server:
  host: 127.0.0.1
  port: 8000
  debug: false

api_providers:
  common:
    print_model_input: false
    proxy: ''
  openai:
    api_key: your_openai_key
    base_url: https://api.openai.com/v1
    enable_proxy: false
  gemini:
    api_key: your_gemini_key
    base_url: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
    enable_proxy: false
  deepseek:
    api_key: your_deepseek_key
    base_url: https://api.deepseek.com/v1
    enable_proxy: false
  dashscope:
    api_key: your_dashscope_key
    base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1
    enable_proxy: false
  ark:
    api_key: your_ark_key
    base_url: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
    enable_proxy: false
  kling:
    access_key: your_kling_access_key
    secret_key: your_kling_secret_key
    enable_proxy: false

models:
  llm: qwen3.5-plus
  vlm: qwen3.5-plus
  image_t2i: doubao-seedream-5-0-260128
  image_it2i: doubao-seedream-5-0-260128
  video: wan2.7-i2v
  video_ratio: '16:9'
  eval: qwen3.5-plus

🙏 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: Automating Virtual Film Production Through a Multi-Agent Collaborative Framework Zhenran Xu, Jifang Wang, Longyue Wang, Zhouyi Li, Senbao Shi, Baotian Hu, Min Zhang [Paper] [GitHub]
	[SIGGRAPH Asia 2024] Anim-Director: A Large Multimodal Model Powered Agent for Controllable Animation Video Generation Yunxin Li, Haoyuan Shi, Baotian Hu, Longyue Wang, Jiashun Zhu, Jinyi Xu, Zhen Zhao, Min Zhang [Paper] [GitHub]
	[SIGGRAPH Asia 2025] AniMaker: Multi-Agent Animated Storytelling with MCTS-Driven Clip Generation Haoyuan Shi, Yunxin Li, Xinyu Chen, Longyue Wang, Baotian Hu, Min Zhang [Paper] [GitHub]

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