Via54Design

致敬Aaron Swartz & Tim Berners-Lee

人类的灵感与创造力，因互联网与AI而永生

🌐 Language: 🇨🇳 中文 (current) | 🇺🇸 English

This document is in Chinese. For English, click above. 开发思路：让弥散而跳动的人类灵感与AI碰撞出惊艳的故事；将历久弥新的人类经验，用于规范LLM生产力的可控性。

如切如磋，如琢如磨。——《诗经·卫风·淇奥》

---

🧠 让时时陪伴你的AI，成为你最会讲故事的朋友

你想要的一定不是帮你把技能简单集合，更不是帮你优化工作流 via54Design AI无法替代你的创造力，而是赋予你一双抓住灵感的妙手。

文章本天成，妙手偶得之。 粹然无疵瑕，岂复须人为？ —— 宋·陆游《文章》

人类的灵感是弥散而跳动的，AI 是结构化的、可控的。via54Design 在这两者之间搭建桥梁——把人类的"一句话灵感"转化为 AI 可执行的叙事脚手架，再通过模板引擎输出视频、演示文稿、创意图片。

---

🚀 v1.0 完整 Pipeline (v1.0 Complete Pipeline)

via54Design 提供了从人类灵感 Seed 出发，全自动/半自动流转到最终高保真视觉与多媒体交付的完整 Pipeline 工作流：

graph TD
    Seed["💡 1. 一句话灵感 (Seed)"] -->|via54 narrate| Scaffold["📋 2. 叙事大纲 (Scaffold JSON)"]
    Scaffold -->|via54 prompt| GenAI["🎨 3a. AI 生图提示词 (Prompt)"]
    Scaffold -->|via54 generate| WebHTML["🌐 3b. 高保真响应式网页 (HTML)"]
    Scaffold -->|via54 export| MultiFormat["📊 3c. PPTX / SVG / 剧本导出"]
    Scaffold -->|python gen_video.py| VideoMux["🎬 4. 音视频多轨合成 (MP4 Video)"]

完整 Pipeline 运行命令示范：

1. 第一步：生成叙事大纲 JSON

   via54 narrate --seed "在废土中寻找最后一滴水源的机械师" --model cinematic-epic --duration 90 --format json --output scaffold.json
   

2. 第二步：渲染 AI 绘画提示词

   via54 prompt --from-scaffold scaffold.json --platform midjourney --output prompt.md
   

3. 第三步：渲染高保真响应式网页

   via54 generate --from-narrative scaffold.json --layout landing-pricing --color cinematic-neon --font sans-geometric-tech --output index.html
   

4. 第四步：导出 PPTX 或无损 SVG

   via54 export pptx scaffold.json --output story.pptx
   via54 export svg scaffold.json --output ./scenes
   

5. 第五步：运行多轨合成管道制作三语视频

   python _scripts/gen_video.py --step all
   

---

第一部分：故事 → 视频能力

从一句话到 90 秒品牌故事

Step 1 — 人类写一句开头（人类独有的灵感）

"1920年代，一个中国裁缝在巴黎开了一家小店， 他做的旗袍融入了 Art Deco 的几何线条。 没有人想到，这件衣服会改变两个文明的时尚。"

这一句里有人物（裁缝）、时代（1920s）、地点（巴黎）、冲突（东方 vs 西方）、悬念（改变时尚）。AI 无法凭空创造这个种子——它来自你。

Step 2 — AI 扩展叙事脚手架

via54 narrate --seed "1920年代，一个中国裁缝在巴黎开了一家小店..." \
  --model heros-journey --duration 90 --format json --output scaffold.json

AI 分析你的种子，匹配最合适的叙事模型，输出结构化脚手架：

📋 英雄之旅 (Hero's Journey)  90秒
├── 第一幕·日常  (0-22s)  mood: calm      旁白: 每天，我们都...
├── 第二幕·相遇  (22-44s) mood: curious   旁白: 直到有一天...
├── 第三幕·蜕变  (44-66s) mood: excited   旁白: 不一样了...
└── 第四幕·回归  (66-90s) mood: inspiring  旁白: 每一天...

📋 分镜表: 12 个 shot（WIDE / MEDIUM / CLOSE-UP / DETAIL 循环）
📋 Fountain 剧本骨架（4 幕 8 场景）
🎞️ LLM 完整提示词（可直接喂给 Claude / GPT 生成完整剧本）

Step 3 — 人类选择叙事模型，确认方向

模型	节拍	适合讲什么故事
three-act	设问 → 解答 → 号召	产品发布、品牌广告
heros-journey	日常 → 相遇 → 蜕变 → 回归	品牌故事、纪录片
cognitive-arc	钩子 → 基础 → 核心 → 案例 → 延展 → 总结	科普、教程
problem-solution	痛点 → 方案 → 证明 → 行动	销售视频、Demo
cinematic-epic	引入 → 危机 → 抉择 → 决战	电影预告片、品牌概念片、宣传大片

Step 4 — 生成输出

# 同一叙事脚手架，可输出多种格式
via54 export pptx scaffold.json --output story.pptx      # PPTX 演示文稿
via54 export markdown scaffold.json --output slides.md   # Marp 幻灯片
via54 export svg scaffold.json --output ./scenes          # SVG 矢量场景
via54 export json scaffold.json --output scenes.json      # 结构化数据

---

第二部分：故事 → 演示能力

同一个叙事脚手架，可以导出多种演示格式，无需重新创作。

叙事种子 → PPTX 演示文稿

via54 narrate --seed "1920年代，一个中国裁缝在巴黎..." \
  --model heros-journey --duration 90 --format json --output scaffold.json

via54 export pptx scaffold.json --output story.pptx --style editorial --theme templates/color-schemes/ink-wash.yaml

• 纯 Go 实现，零外部依赖（不依赖 Node.js / unioffice）
• 4 种风格模板（minimal / editorial / bold / accent-bar）
• 31 种配色主题，情绪映射强调色
• 16:9 宽屏，文字直接在 PPT 中可编辑

🎥 Google Vids 自动化音视频工作流

由于 Google Vids (Google Workspace AI 视频创作工具) 支持导入 Google Slides 演示文稿，并在导入时有如下对应关系：

1. 幻灯片页面 ➜ 自动转化为 独立视频场景。
2. 演讲者备注 (Speaker Notes) ➜ 自动提取为 AI 旁白配音剧本。

我们在 PPTX 导出引擎中实现了对演讲者备注的原生注入。只需两步，即可将叙事大纲一键生成为 Google Vids 视频草稿：

# 1. 导出包含演讲者备注的 PPTX 文件 (旁白自动写入备注 XML)
via54 export pptx scaffold.json --output vids_project.pptx

# 2. 导入与转换：
#    - 将 vids_project.pptx 上传至 Google Drive，并选择“使用 Google Slides 打开”
#    - 在 Google Slides 中，点击“文件 (File)” -> “转换为视频 (Convert to video)”
#    - Google Vids 将自动提取备注作为剧本并生成完整的视频草稿！

叙事种子 → 设计生成

via54 generate --layout hero-split-16-9 --color ink-wash --font ming-hei-editorial \
  --title "裁缝的故事" --output story.html --presentation

---

第三部分：故事 → 创意图片能力

叙事脚手架 → AI 生图提示词

via54 prompt --scene "1920年代，巴黎左岸的小裁缝店里，一位中国裁缝在制作旗袍" \
  --platform midjourney --output prompt.md

输出结构化提示词，支持 17 个平台，26 维控制参数（主体/环境/光照/风格/情绪/构图/镜头/色彩/质感等）。

叙事脚手架 → SVG 矢量场景

via54 export svg scaffold.json --output ./scenes

每幕生成独立 SVG 文件，16:9 viewBox，无限缩放不失真。

叙事脚手架 → Prompt 工作流

via54 narrate --seed "..." --format json | via54 prompt --from-scaffold /dev/stdin

---

三种能力对比

能力	输入	输出	引擎	依赖
🎬 故事→视频	一句话 → 叙事JSON	视频脚本 / ComfyUI 工作流	narrate + storyboard2video	可选 Forge/ComfyUI
📊 故事→演示	一句话 → 叙事JSON	PPTX / Markdown / PDF / SVG	纯 Go	零
🎨 故事→创意图片	一句话 → 叙事JSON	结构化 Prompt (17平台) / SVG	纯 Go	零

---

📊 对比参考项目

类别	参考项目	⭐	via54 差异化
Prompt 工程	easy-sd, sd-webui-forge	10k-12k	17 平台统一引擎，YAML 驱动，26 维控制
PPT 生成	banana-slides	14.8k	叙事驱动的 PPT 生成，4 种叙事模型→幻灯片
叙事引擎	同类项目	<100	4 种正式叙事模型，Fountain 剧本+分镜表
ComfyUI 管理	ComfyUI	116k	Go 执行桥，30 模板，确定性种子，可测试
设计模板	huashu-design	16.7k	Go 重写核心层，结构化 YAML 模板，质量门禁

---

🖥️ 平台支持

平台	架构	二进制	Web UI	PDF/视频导出
macOS Intel	amd64	via54-darwin-amd64	✅ 原生	需 Node.js + ffmpeg
macOS Apple Silicon	arm64	via54-darwin-arm64	✅ 原生	需 Node.js + ffmpeg
Linux	amd64	via54-linux-amd64	✅ 原生	需 Node.js + ffmpeg
Linux ARM (RPi/Graviton)	arm64	via54-linux-arm64	✅ 原生	需 Node.js + ffmpeg
Windows	amd64	via54-windows-amd64.exe	✅ 原生	需 Node.js + ffmpeg

核心功能（提示词/叙事/设计/导出PPTX/JSON/SVG）100% 纯 Go，零外部依赖。 PDF导出和视频渲染需 Node.js + Playwright + ffmpeg —— 可选功能，Web UI 不需要。

快速安装:

# macOS (Intel 或 Apple Silicon)
bash hack/setup_macos.sh

# Linux (apt/dnf/pacman 自动检测)
bash hack/setup_linux.sh

# Windows (下载二进制 + 安装 Node.js)
# 下载: https://github.com/veawho/via54Design/releases
# Node.js: https://nodejs.org

手动编译 (需要 Go 1.21+):

make build          # 当前平台 CLI
make build-mcp      # MCP Server
make cross          # 5 平台交叉编译
make release        # 打包为 zip 发布包

测试 (20 轮):

python test_20_rounds.py   # 全方位压力/冒烟/稳定性/可用性/易用性/准确性测试

---

🧪 测试状态

维度	状态	证据
代码简洁	✅ 良好	12,254 行 Go / 58 文件, 0 panic, 179 错误检查
架构清晰	✅ 良好	双二进制 + 12 internal 包, 无环依赖
功能完整	✅ 良好	16 CLI 子命令 + 26 API endpoint + 18 MCP 工具 + 17 平台
产品质量	✅ 良好	SPDX 100% (58/58), 0 FIXME, gofmt 100%, go vet 0 warnings
构建测试	✅ 20/20	Round 01-20 全通过 (详见 test_20_rounds.py)
确定性输出	✅ 通过	同一输入 3 次 md5 一致 (prompt/narrate/generate)
边界测试	✅ 通过	空输入/无效平台/超长字符串均优雅处理
压力测试	✅ 通过	20 次 prompt @ 23ms/次, 10 次 narrate @ 20ms/次, 5 次 generate @ 20ms/次
集成测试	✅ 通过	Web UI HTTP 200, HTMX 端点返回正确碎片, 0 inline JS

---

🖥️ 双模式运行配置 (v0.5.0 新增)

via54Design 支持两种运行模式，根据硬件自动检测并锁定。

模式 A: 全量运行 (≥16GB RAM + ≥12GB VRAM)

适用于配备独立 GPU 的工作站 / AI 设计师。

组件	内存	说明
via54.exe	20MB	核心引擎（必装）
ComfyUI / Forge	8-12GB VRAM	本地生图（可选）
vtracer	50MB	位图→SVG 矢量化
在线 API	0 常驻	LLM/视频/音乐按需调用

适用场景: 专业图像生产、AI 训练、离线工作流

模式 B: 最小化运行 (16GB RAM, 无独显)

适用于笔记本 / 轻量办公 / 演示环境。

组件	内存	说明
via54.exe	20MB	唯一本地常驻
msedge.exe + opencli	300MB (按需)	浏览器自动化
在线 API	0 常驻	全部走云端

适用场景: 海报/PPT/网页设计、临时演示、成本敏感

核心铁律: 两种模式都不包含本地 LLM

原因	详情
质量	7B 本地模型远不如 GPT-4/Claude/SenseNova
内存	7B 模型常驻 4-10GB RAM 严重浪费
场景	设计任务以确定性模板为主，LLM 仅辅助提示词
成本	在线 API 按需付费优于硬件一次性投入

所有 LLM 推理一律走在线 API:

• SenseNova (sensenova-6.7-flash-lite / deepseek-v4-flash)
• OpenAI (gpt-4o / dalle-3)
• Claude (claude-sonnet-4)

模式自动检测

# 首次启动: 自动检测硬件 + 推荐模式
bash scripts/detect_mode.sh

# 输出示例:
# =========================================
#   via54Design 模式检测
# =========================================
# 内存: 16GB
# GPU: 无独立显卡
#
# 推荐: 模式 B (最小化运行)
# 理由: 16GB RAM 适合最小化模式 (via54 + 在线 API)
# =========================================
#
# [1] 确认  [2] 切换  [3] 跳过

模式锁定文件

检测完成后写入 .via54-mode：

mode: B                    # A = 全量 / B = 最小化

hardware:
  ram_gb: 16
  vram_gb: 0
  gpu: "Intel UHD Graphics"

# 模式 B 配置 (16GB 内存)
local_services:
  - via54.exe (20MB)
  - msedge.exe + opencli (按需)

online_services:
  - sensenova-u1-fast (生图)
  - sensenova-6.7-flash-lite (LLM)
  - openai/dall-e-3 (生图)
  - kling-ai (生视频)
  - suno (生音乐)

# 显式禁用
disabled_services:
  - Ollama 本地 LLM
  - ComfyUI/Forge

模式对比

维度	模式 A (全量)	模式 B (最小化)
内存需求	16GB RAM + 12GB VRAM	16GB RAM
本地生图	✅ ComfyUI/Forge	❌ 在线 API
本地矢量化	✅ vtracer	✅ vtracer (可选)
本地 LLM	❌ 在线 API	❌ 在线 API
离线能力	生图可离线	完全依赖网络
成本模型	硬件一次性	按需付费
启动时间	30-60s (加载模型)	<1s (仅 via54)

切换建议:

• 主力做设计/AI 训练 → 模式 A
• 主力做办公/演示/轻设计 → 模式 B
• 不确定 → 先用模式 B，需求增长再升级

---

📜 许可

• Go 源码: AGPL-3.0-only
• 模板/脚本/文档: MIT

🚀 快速开始

# 下载对应平台的二进制
# macOS/Linux:
curl -L https://github.com/veawho/via54Design/releases/latest/download/via54-$(uname -s | tr A-Z a-z)-$(uname -m | sed s/x86_64/amd64/ | sed s/aarch64/arm64/).zip -o via54.zip

# 查看所有命令
via54

# 生成提示词
via54 prompt --scene "一只猫在月光下的屋顶上" --platform midjourney

# 生成 HTML 设计
via54 generate --layout hero-split-16-9 --color ink-wash --font ming-hei-editorial --title "标题"

# 生成叙事脚手架
via54 narrate --seed "一个裁缝在巴黎改变了时尚" --model three-act --duration 60

# 启动 Web UI
via54 web --port 8080

---

📋 CLI 命令参考

🎨 Prompt 工程 — 一句话→结构化提示词

via54 prompt --scene "场景描述" --platform flux          # 文本→提示词
via54 prompt --list                                       # 查看 17 个平台

以图生提示词（暂未实现 - 计划中）：

• 待添加：本地 VLM 参考图片分析
• 现状：可通过 --ref 字段附加参考图路径到 prompt 输出中

平台	格式	特点
flux / midjourney / dalle3 / sd3 / stable_diffusion	英文参数	26 维控制参数
ideogram / recraft / seedance	英文参数	风格/文字控制
gemini / veo / sora / kling / pika	自然语言	视频生图
comfyui / forge	JSON	API payload

📖 叙事引擎 — 一句话→完整故事

via54 narrate --seed "一句话种子" --model three-act --duration 60   # 叙事脚手架
via54 narrate --seed "..." --format json --output scaffold.json      # JSON 输出
via54 narrate --list                                                  # 查看模型

模型	节拍	适用场景
three-act	设问→解答→号召	产品发布、品牌广告
heros-journey	日常→相遇→蜕变→回归	品牌故事、纪录片
cognitive-arc	钩子→基础→核心→案例→延展→总结	科普、教程
problem-solution	痛点→方案→证明→行动	销售视频、Demo

输出包含：故事大纲、节拍时间线、Fountain 剧本骨架、分镜表、LLM 完整提示词。

🎨 设计生成 — 布局×配色×字体→HTML

via54 generate --layout hero-split-16-9 --color ink-wash --font ming-hei-editorial \
  --title "标题" --output demo.html         # 生成 HTML
via54 generate --presentation ...            # 演示文稿模式 (16:9 锁定)

📄 导出管线 — 纯 Go，零外部依赖

via54 export pptx scaffold.json              # PPTX (可编辑)
via54 export pdf story.html                  # PDF
via54 export svg scaffold.json               # SVG 场景
via54 export markdown scaffold.json          # Marp 兼容幻灯片
via54 export json scaffold.json             # 结构化数据
via54 export render story.html --duration 30 # 视频 (需 ffmpeg)
via54 export tts --text "你好"               # 语音合成

PPTX 支持风格模板（--style + --theme）：

# 4 种布局风格
via54 export pptx --style minimal            # 极简
via54 export pptx --style editorial          # 编辑
via54 export pptx --style bold               # 撞色
via54 export pptx --style accent-bar         # 装饰条 (默认)

# 31 种配色主题
via54 export pptx --theme templates/color-schemes/ink-wash.yaml

🔌 Forge/ComfyUI 集成

via54 forge --workflow sdxl_txt2img --prompt "a cat" --send        # 提交 Forge
via54 forge --list                                                  # 查看工作流
via54 comfyui --workflow sdxl_txt2img --prompt "a cat"              # 构建 ComfyUI JSON

🖼️ 媒体管线

via54 media add-music input.mp4 --mood tech      # 配乐
via54 media convert input.mp4                    # 格式转换
via54 media trace --input sketch.jpg             # 照片→SVG 矢量化

---

🌐 Web UI (意图驱动 & 实时沙盒工作区)

via54 web --port 8080

在浏览器中打开 http://localhost:8080，即可进入全新重构的 AI 设计沙盒工作区：

核心沙盒功能（借鉴 Lovart / v0）：

• 双栏交互工作区 ➜ 左栏进行参数控制与文档上传，右栏以 iframe 载入实时交互预览。
• 响应式多端模拟 ➜ 顶部内置 Desktop / Tablet / Mobile 模拟器，可即时对自适应布局进行多画幅比例走查。
• WYSIWYG 所见即所得编辑 ➜ 开启“编辑文本”后可直接点击预览页面中的任意文字图层进行实时修改打字。
• 零延迟实时换肤 ➜ 提供拉丝金（Obsidian Gold）、终端蓝（Terminal Blue）和水墨灰（Ink Wash）等多套高级配色方案，通过前端 CSS 变量一键零延迟应用新主题。
• 净化客户端导出 ➜ 提供“导出 HTML”功能，在客户端自动克隆并清洗掉开发用 contenteditable 等标记，净化下载当前编辑后的最新成果。

五个意图控制选项卡：

按钮	功能
🎨 做设计	描述场景→选择风格→生成 HTML + 文档/叙事→PPT 框架
📝 写提示词	文本/图片→结构化 Prompt → 提交 Forge
🎬 做视频	上传故事板图片→叙事模型→视频脚本 + prompts
⚡ 提交 Forge	直接提交提示词到 Forge 再生成

所有核心功能独立运行，无需 Forge/ComfyUI。后端仅增强"再生成"步骤。

API 端点（16 个）：

端点	方法	功能
/api/health	GET	健康检查
/api/templates	GET	工作流模板列表
/api/prompt	POST	生成提示词
/api/generate	POST	生成 HTML 设计
/api/narrate	POST	生成叙事脚手架
/api/build	POST	构建 ComfyUI 工作流
/api/export	POST	导出 (PPTX/PDF/SVG/MD/JSON)
/api/upload	POST	上传图片/文档
/api/analyze	POST	分析图片特征
/api/img2prompt	POST	图片→提示词
/api/story2ppt	POST	文档→PPT 框架
/api/storyboard	POST	多图→叙事→视频脚本
/api/video-prompt	POST	单图→开场画面提示词
/api/regen	POST	提交 Forge 再生成

---

📊 模板系统

配色 (31 套)

类别	数量	示例
中国传统	8	ink-wash 水墨, crimson-elegance 朱砂, moon-white 雨过天青
日系	6	tsubaki-camellia 椿色, wabi-sabi 侘寂, rinpa-gold 金
经典	6	dark-terminal-blue Linear风, cosmic-retro Perplexity风
Adobe/Behance	6	spectrum-indigo, glassmorphism-pastel, neon-dark
额外	5	bento-dark-glass, mono-brand-bold 等

字体 (12 套)

中文 6 套（明体/楷体/仿宋/黑体/书法/无衬线）+ 国际 6 套（衬线/几何/展示/迪多/等宽/圆体）。

布局 (3 套)

模板	适配	特性
hero-split-16-9	TV→Desktop→Tablet→Phone	左右分割，响应式堆叠
bento-grid-2x2	TV 3×2 → Desktop 2×2 → Phone 1列	模拟便当盒网格
gallery-waterfall	5列→4列→3列→2列	自动填充瀑布流

ComfyUI 工作流 (30 套)

类别	模板
文生图	sdxl_txt2img, flux_dev_txt2img, sd15_txt2img, sd3_txt2img, pixart, playground_v2, stable_cascade
图生图	sdxl_img2img, flux_img2img, sd3_img2img, sdxl_turbo, sdxl_refiner
局部重绘	sdxl_inpaint, flux_fill
超分	sdxl_upscale
控制网络	controlnet_canny, controlnet_openpose
视频	animatediff_txt2vid, hunyuan_txt2vid, wan_txt2vid, ltxv_txt2vid, mochi_txt2vid, cosmos_txt2vid, svd_img2vid, svd_img2vid_ext
高级	sdxl_advanced (LoRA+IPAdapter+FaceRestore), flux_pro (Tiled), sdxl_tiled, sdxl_img2img_face, lcm_lora

PPTX 风格 (4 套)

minimal / editorial / bold / accent-bar — YAML 定义位置/字体/颜色，支持 --theme 引用 31 配色方案。

---

🏗️ 架构

via54Design/
├── cmd/
│   ├── via54/          13 文件 — CLI 入口 (main + 10子命令)
│   └── mcp-server/     MCP Server 独立二进制
├── internal/
│   ├── export/         导出引擎 (纯Go: pptx/svg/json/markdown/pdf/tts)
│   ├── mcp/            MCP Server 实现
│   ├── media/          媒体管线 (下载/矢量化/配乐)
│   ├── narrate/        叙事引擎 (4模型, 剧本/分镜)
│   ├── pattern/        设计模式提取
│   ├── prompt/         提示词引擎 v2.2 (6模块)
│   │   ├── types.go    类型定义
│   │   ├── generator.go 生成器 (16维度)
│   │   ├── templates.go 模板加载 + 负面词库
│   │   ├── quality.go  质量评估
│   │   ├── version.go  版本管理
│   │   └── render.go   Markdown/JSON渲染
│   ├── quality/        质量门禁
│   ├── template/       模板引擎 (布局/配色/字体)
│   └── wasm/           WASM桥接 (Rust加速)
├── templates/
│   ├── prompts/        4平台提示词模板 (YAML)
│   ├── layouts/        3布局模板 (16:9, 四端适配)
│   ├── color-schemes/  30+配色方案
│   ├── typography/     12字体定义
│   ├── narratology/    4叙事模型
│   └── registry.yaml   模板注册表
├── web/                Web界面 (Go handler + HTML/JS)
│   ├── handler.go      28KB HTTP处理器
│   └── templates/      HTML模板 + JS
├── hack/               构建/部署脚本
│   ├── build.sh        Go跨平台编译 (CLI+MCP双二进制)
│   ├── install.sh      一键部署入口
│   ├── setup.sh        完整安装脚本
│   └── wasm/           Rust WASM源码
├── docs/
│   ├── prompts/        镜头/布光/配色/构图/质量参考
│   ├── template-format.md 模板格式规范
│   ├── failure-recovery.md 故障恢复指南
│   └── deployment-guide.md 部署文档
├── test_samples/       测试样本
├── AGENTS.md           AI工作上下文
├── SOUL.md             Hermes灵魂定义
├── .via54-mode         双模式锁定 (A=全量 / B=最小化)
├── scripts/
│   └── detect_mode.sh  模式自动检测脚本
├── Makefile            标准构建自动化
├── LICENSE             双许可(MIT OR AGPL-3.0)
└── README.md           项目文档

设计哲学

1. YAML 模板 > 硬编码 — 配色/字体/布局/叙事模型/PPTX 风格全是 YAML 定义
2. 纯 Go 单二进制 — 核心引擎 15MB，零运行时依赖
3. 独立运行优先 — 所有核心功能不依赖 Forge/ComfyUI
4. 确定性输出 — 所有 map 遍历前排序 key，同输入同输出
5. API first — 所有功能通过 REST API 可调用，Web UI 只是前端
6. 双模式自适应 — 硬件检测 + 模式锁定 (模式A全量 / 模式B最小化)

---

🔗 对比参考项目

类别	参考项目	⭐	via54 差异化
Prompt 工程	easy-sd, sd-webui-forge	10k-12k	17 平台统一引擎，YAML 驱动，26 维控制
PPT 生成	banana-slides	14.8k	叙事驱动的 PPT 生成，4 种叙事模型→幻灯片
叙事引擎	同类项目	<100	4 种正式叙事模型，Fountain 剧本+分镜表
ComfyUI 管理	ComfyUI	116k	Go 执行桥，30 模板，确定性种子，可测试
设计模板	huashu-design	16.7k	Go 重写核心层，结构化 YAML 模板，质量门禁

---

📜 许可

• Go 源码: AGPL-3.0-only
• 模板/脚本/文档: MIT
• 参见: LICENSE 和 ACKNOWLEDGMENTS

---

🇬🇧 English Version

Read this README in English: README_EN.md

🔗 集成 (v0.8.0 新增)

via54Design v0.8.0 跟踪 4 个高星视频生成项目, 计划 v0.9.0 集成 diffusers, v1.0 完整 pipeline:

• huggingface/diffusers (33.9K) - State-of-the-art diffusion models
• calesthio/OpenMontage (27.9K) - Agentic video production (12 pipelines, 52 tools)
• AIDC-AI/Pixelle-Video (23.8K) - AI fully automated short video engine
• krillinai/KrillinAI (10.4K) - AI video translation & dubbing

详见 integrations/README.md 和 REFERENCES.md.