Zonghao Yuan
9a3511f220
* docs: add AGPL-3.0 license, README i18n, and TTS accuracy fix - LICENSE: add GNU AGPL v3 with InfiPlot copyright notice - README.md: rewrite for open-source project, fix TTS description (TTS uses MiMo's own protocol, not OpenAI-compatible) - README.zh-CN.md: add Simplified Chinese translation - README.ja.md: add Japanese translation - package.json: change license from UNLICENSED to AGPL-3.0-only * fix: address Copilot review — .env.example TTS comment, zh-CN formatting - .env.example: clarify TTS uses MiMo's own protocol, not OpenAI-compatible - README.md: 'land paper after paper' → 'publish paper after paper' - README.zh-CN.md: add spaces around '5 月', fix code formatting for model names (deepseek-v4-flash)
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[English](README.md) · 简体中文 · [日本語](README.ja.md)
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# InfiPlot
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> 第一款 AI 实时生成的交互式剧情游戏 —— 输入你幻想中的场景，然后让它沉浸式、可视化地呈现在你面前，并且亲身参与其中。每一幕剧情、每一张图片、每一个角色，都由多模态AI引擎实时设计和生成，只为满足你儿时那个穿越进动画里的梦想。
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[](LICENSE)
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[](https://github.com/zonghaoyuan/infiplot/stargazers)
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**▶ 内测期间，免费在线试玩，无需本地部署 —— [infiplot.com](https://infiplot.com)**
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如果你觉得这个项目有意思，麻烦给仓库点一个免费的star ⭐ 这是对我们努力的最大肯定，也能实实在在地帮助更多人发现它。谢谢你！
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## 项目介绍
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InfiPlot是世界上第一款实现了AI实时生成内容的互动剧情游戏，这里没有预设好的剧情、角色，甚至没有预设好的音色，所有内容都根据你的需求定制化的生成。我们力求实现比肩美少女游戏（galgame）、乙女游戏（Otome games）和全动态真人互动游戏（FMV）的体验，同时又能提供个性化的”参与式幻想”，让视听体验更沉浸，充分满足你的想象力和好奇心。
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用一句话说，我们要做的是一款用AI实时生成内容的《完蛋！我被美女包围了！》
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无论你是六岁的小朋友，20岁的年轻人，35岁的青年还是60岁的长者，都能在这里满足独属于你的幻想：
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穿越到哈利波特世界学习魔法、成为学校里所有异性青睐和表达爱意的对象、顶刊顶会发不停科研经费拿到手软、穿越到甄嬛传体验宫廷斗争、或者重返年轻为遗憾的事情重新做选择......
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## 开发初衷
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我们是一群来自清华大学等高校的年轻人。
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一方面，我们本来就是galgame、乙女游戏、FMV、AI角色扮演游戏这类游戏的深度用户，在享受游戏体验的同时，也会想象如果能选择不被预设的剧情选项，或者和对话的AI角色深度互动而不只是通过聊天软件聊天，该是多么愉快刺激的体验。
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另一方面，我们恰好又对大模型技术有些了解，能用AI快速实现想法，对技术路线和基于已有技术的产品能力边界有一些浅薄的思考。
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契机发生在 2026 年 4 月 22 日，[@zan2434](https://x.com/zan2434) 等人发布了 [flipbook](https://flipbook.page/)，我们对这种全新的交互形态感到震惊和欣喜。于是在 5 月的某一天，我们一拍即合，决定做一款这样的产品，既帮助大家满足那些曾经遗憾过的幻想，又能够探索多模态模型所带来的新的交互形态。
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目前我们的项目还很早期，有许多功能尚不完善，欢迎提交 [issues](https://github.com/zonghaoyuan/infiplot/issues) 反馈问题，或者加入我们的开发团队一起探索新的可能性，满足你的好奇心。
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联系方式：hi@infiplot.com
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## 工作原理
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基于文本、图像和音频模型，我们搭建了一个多智能体框架来实现InfiPlot的目标。我们把agent分为架构师、编剧、角色设计师、场景布置师和画家五个职能，让他们之间相互配合，在保证剧情连贯性、角色一致性、场景一致性的基础上，尽可能使得剧情足够富有吸引力。
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我们把每一次游玩的整体体验称为故事（story）。
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故事以一连串**场景（scene）**的形式展开。每个场景由一张 AI 绘制的背景图，加上一棵简短的**节拍（beat）**树组成 —— 也就是旁白、对话和偶尔出现的选项。你逐拍点过一个场景时，画面始终不变；只有当某个选项把你带到真正全新的地方 —— 换了空间、换了视角、跳跃了时间 —— AI 才会绘制下一幕场景。
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```mermaid
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flowchart TD
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U["你的输入：世界设定 + 画风"] --> A["架构师 / Architect<br/>解析输入 → 完整剧情结构（第一步）"]
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A --> W["编剧 / Writer<br/>生成本幕节拍：旁白 · 对话 · 选项"]
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subgraph SCENE["每一幕场景的生成"]
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direction TB
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W --> C["角色设计师 / Character Designer<br/>立绘 + 音色（每个新角色并行）"]
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W --> S["场景布置师 / Cinematographer<br/>镜头编排 + 背景提示词"]
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C --> P["画家 / Painter<br/>以立绘为参考渲染 16:9 背景"]
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S --> P
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end
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P --> SC["一幕场景：背景图 + 节拍树"]
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SC -. 预测式预生成下一幕 .-> W
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```
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当你正在阅读一幕场景时，引擎会**预测式地生成你的选项可能通向的那些场景** —— 对于无法回避的下一步，还会再往前生成一幕。等你真正选定方向时，那一幕的图通常已经画好了，于是切换瞬间完成、毫无停顿。如果你现在仍然感到有些延迟，别担心，我们正在努力优化它。
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直接点击背景本身（而非按钮）会走一个**视觉（vision）**模型：它读取你点击的位置，判断你是在探索当前场景（于是插入一个节拍 —— 不生成新图），还是要继续前进（生成一幕新场景）。这是基于我们从flipbook那里学到的宝贵认知，我们相信这个功能会在未来成为InfiPlot的关键功能，让你的游玩体验更上一层楼。
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未来，画面里将没有烤进任何传统的游戏 UI。AI 会用你选择的任意风格来描绘整个世界 —— 「方格纸上的火柴人」也好，「赛博朋克黑色电影」也罢 —— 而对话框和选项按钮，只是叠在画面之上、并为贴合场景而精心调校过的一层轻量 HTML。也就是说，每次游玩时，UI都会契合当前的故事，而不是一成不变。
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## 一键部署
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[](https://vercel.com/new/clone?repository-url=https://github.com/zonghaoyuan/infiplot&root-directory=apps/web&env=TEXT_BASE_URL,TEXT_API_KEY,TEXT_MODEL,IMAGE_BASE_URL,IMAGE_API_KEY,IMAGE_MODEL,VISION_BASE_URL,VISION_API_KEY,VISION_MODEL,TTS_BASE_URL,TTS_API_KEY,TTS_SPEECH_MODEL,MOCK_IMAGE&envDescription=Three%20required%20providers%20%2B%20optional%20TTS.%20Any%20OpenAI-compatible%20endpoint%20works%20for%20text%2Fvision.%20TTS%20uses%20MiMo%27s%20own%20protocol.&envLink=https://github.com/zonghaoyuan/infiplot%23configuration-guide)
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部署完成后，在 Vercel 项目里填好环境变量 —— 详见下方的[配置教程](#配置教程)。Vercel 项目的 **Root Directory** 必须设为 `apps/web`（一键部署按钮会自动带上；若手动配置，请在 Project Settings 里设置）。
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## 配置教程
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InfiPlot 会与四类模型供应商通信。**文本（Text）和视觉（Vision）都使用 OpenAI 兼容的接口**（OpenAI、通过 OpenAI 兼容代理的 Anthropic、Gemini、OpenRouter、DeepSeek、本地 Ollama……），可以自由搭配。**图像（Image）**目前接入 **Runware**（其自有的 task-array 协议，并非 OpenAI 兼容），因为延迟和成本的叠加考量。**语音（TTS）**使用**小米 MiMo** 自有的音色设计/克隆协议（同样不是 OpenAI 兼容）——支持角色级音色设计、克隆与逐行演绎指导。
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**1. 选择你的供应商**
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| 供应商 | 环境变量 | 是否必填 | 推荐 |
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| Text · 剧情导演 | `TEXT_BASE_URL` `TEXT_API_KEY` `TEXT_MODEL` | ✅ | DeepSeek 的 `deepseek-v4-flash` |
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| Image · 场景渲染 | `IMAGE_BASE_URL` `IMAGE_API_KEY` `IMAGE_MODEL` | ✅ | [Runware](https://runware.ai) 的 `runware:400@6`（FLUX.2 [klein] 9B KV） |
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| Vision · 点击解读 | `VISION_BASE_URL` `VISION_API_KEY` `VISION_MODEL` | ✅ | Google 的 `gemini-3.5-flash` |
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| TTS · 角色配音 | `TTS_BASE_URL` `TTS_API_KEY` `TTS_SPEECH_MODEL` | 可选 —— 留空则静音运行 | 小米 MiMo 的 `mimo-v2.5-tts`（自有协议，非 OpenAI 兼容） |
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**2. 填写环境变量**
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在 Vercel 项目里设置（**Settings → Environment Variables**），或在本地运行时写进 `apps/web/.env.local`。九个变量为必填；TTS 可选（留空则静音运行）。此外还有一个用于低成本测试的开关：
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| 变量 | 作用 |
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| `MOCK_IMAGE=true` | 跳过图像生成，渲染器返回一张静态占位图。剧情、语音、选项照常运行。非常适合在不消耗 Runware 额度的情况下调试 TTS。 |
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确切的字段格式见 `apps/web/.env.example`。
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**3. 注意成本**
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使用推荐的三件套时，每一幕**场景**的开销主要来自文本 LLM 调用。FLUX.2 [klein] 9B KV 的图像大约 **\$0.00078** 一张（1792×1024，4 步，亚秒级）；其余主要是文本调用（使用 `deepseek-v4-flash` 模型时成本极低）。逐拍点过一个场景是免费的。为了让切换瞬间完成，引擎还会**预先生成那些你可能选、但最终没选的场景** —— 所以真实花费会比你实际看到的场景数略高一些。开箱状态下没有任何限流或鉴权 —— 如果你把部署公开出去，账单会如实反映这一点。在大范围分享之前，请先加上限流（并酌情降低预取深度）。
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## 路线图
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- [ ] 用户感知不到的延迟
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- [ ] 移动端浏览器适配
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- [ ] 兼容大多数 provider
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- [ ] 用户注册登录系统
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- [ ] 由静态图升级为动态视频
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- [ ] 游玩过程中支持用户自定义输入
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- [ ] 语音交互
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- [ ] 分享故事的功能
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- [ ] 移动端 app
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## 参与贡献
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欢迎提交 Issue 和 Pull Request。在本地运行 InfiPlot（需要 Node 20+ 和 pnpm 9+）：
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```bash
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pnpm install
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cp apps/web/.env.example apps/web/.env.local # 填入你的密钥 —— 参见「配置教程」
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pnpm dev # 打开 http://localhost:3000
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```
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提交贡献即表示你同意你的贡献以 AGPL-3.0 协议授权。
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## Star 趋势
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[](https://star-history.com/#zonghaoyuan/infiplot&Date)
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## 许可证
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[AGPL-3.0](LICENSE) © InfiPlot。内核完全开源。AGPL 的「网络使用即分发」条款意味着：任何人若将修改后的版本作为网络服务运行，也必须公开其源代码 —— 这既让内核保持开放，又为未来的托管版或商业版本留下了空间。
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