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Add multi-platform Docker image build (amd64 + arm64) with GitHub Actions CI that pushes to GHCR on every merge to main. Users can self-host with a single `docker compose up -d` command. - Dockerfile: multi-stage build with Next.js standalone output (~150-200MB) - docker-compose.yml: one-command self-hosted deployment - .github/workflows/docker.yml: CI workflow with QEMU cross-compilation - next.config.ts: conditional `output: "standalone"` via BUILD_STANDALONE env - README (zh/en/ja): restructure deploy section to include Docker option Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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16 KiB
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<img src="docs/banner.svg" alt="InfiPlot" width="100%">
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<p><b>为你实时生成的互动剧情游戏</b></p>
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[](https://github.com/zonghaoyuan/infiplot/stargazers)
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[](https://github.com/zonghaoyuan/infiplot/watchers)
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[](https://github.com/zonghaoyuan/infiplot/network)
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[](https://github.com/zonghaoyuan/infiplot/issues)
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[](https://infiplot.com)
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[](LICENSE)
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[](https://linux.do)
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[English](README.en.md) · 简体中文 · [日本語](README.ja.md)
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</div>
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## ⚡ 概览
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InfiPlot是一款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,所有内容都根据你的需求定制化的生成。
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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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## 🌐 在线体验
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免费在线试玩,无需本地部署:[infiplot.com](https://infiplot.com)
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## 部署
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InfiPlot 支持多种部署方式。个人使用推荐 Vercel 一键部署;想部署到自己的服务器或本地运行,可以用 Docker。
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### Vercel / Cloudflare(一键部署)
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Cloudflare 部署因场景流水线需要更长 CPU 时间,需要 Workers Paid Plan。
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[](https://vercel.com/new/clone?repository-url=https://github.com/zonghaoyuan/infiplot&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%23%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%95%99%E7%A8%8B) [](https://deploy.workers.cloudflare.com/?url=https://github.com/zonghaoyuan/infiplot)
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部署完成后,填好环境变量 —— 详见下方的[配置教程](#配置教程)。仓库根目录就是应用本身:Vercel 无需额外设置 root directory;在 Cloudflare 上把构建命令设为 `pnpm build:cf` 即可。
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### Docker 部署(自托管)
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适用于 VPS、家庭服务器或本地电脑。支持 x86 和 ARM(含 Apple Silicon Mac)。
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1. 复制 `.env.example` 为 `.env.local`,填入你的 API Key(详见[配置教程](#配置教程))
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2. 启动:
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```bash
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docker compose up -d
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```
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访问 `http://localhost:3000` 即可开始游戏。
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> 也可以不用 Compose,直接运行镜像:
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> ```bash
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> docker run -d -p 3000:3000 --env-file .env.local ghcr.io/zonghaoyuan/infiplot:latest
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> ```
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## 📸 游戏截图
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<table>
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<tr>
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<td><a href="docs/screenshots/1.webp"><img src="docs/screenshots/1.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 1"></a></td>
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<td><a href="docs/screenshots/2.webp"><img src="docs/screenshots/2.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 2"></a></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><a href="docs/screenshots/3.webp"><img src="docs/screenshots/3.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 3"></a></td>
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<td><a href="docs/screenshots/4.webp"><img src="docs/screenshots/4.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 4"></a></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><a href="docs/screenshots/5.webp"><img src="docs/screenshots/5.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 5"></a></td>
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<td><a href="docs/screenshots/6.webp"><img src="docs/screenshots/6.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 6"></a></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><a href="docs/screenshots/7.webp"><img src="docs/screenshots/7.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 7"></a></td>
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<td><a href="docs/screenshots/8.webp"><img src="docs/screenshots/8.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 8"></a></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><a href="docs/screenshots/9.webp"><img src="docs/screenshots/9.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 9"></a></td>
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<td><a href="docs/screenshots/10.webp"><img src="docs/screenshots/10.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 10"></a></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><a href="docs/screenshots/11.webp"><img src="docs/screenshots/11.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 11"></a></td>
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<td><a href="docs/screenshots/12.webp"><img src="docs/screenshots/12.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 12"></a></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><a href="docs/screenshots/13.webp"><img src="docs/screenshots/13.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 13"></a></td>
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<td><a href="docs/screenshots/14.webp"><img src="docs/screenshots/14.webp" width="420" alt="InfiPlot 游戏截图 14"></a></td>
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</tr>
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</table>
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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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<img src="docs/pipeline.zh.svg" alt="InfiPlot 生成流水线流程图" width="680">
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</div>
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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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## 团队与愿景
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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。
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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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欢迎扫码加入 **InfiPlot 内测交流群**(QQ 群号 `575404333`),一起反馈体验、参与共建:
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<img src="public/qq-group.webp" alt="InfiPlot 内测交流群 QQ 二维码" width="200" />
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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)** 默认使用 OpenAI 兼容接口,也可原生切换到 **Anthropic** 或 **Google Gemini**。**图像(Image)** 支持 **Runware**(其自有 task-array 协议)、**OpenAI**(`gpt-image`)与 **Google Gemini**(Nano Banana)。**语音(TTS)**使用**小米 MiMo** 自有的音色设计/克隆协议——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` |
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> **可选 · 指定接口协议**:每类模型都可加一个 `*_PROVIDER` 变量(`TEXT_PROVIDER` / `VISION_PROVIDER` / `IMAGE_PROVIDER`)显式选择接口协议。**不设则保持向后兼容**——文本/视觉默认走 OpenAI 兼容接口,图像按 `*_BASE_URL` 自动判断(`runware.ai` → Runware,否则 OpenAI 兼容;个别在 `runware.ai` 上以 OpenAI 协议提供的模型——如 `image-2-vip`——会按 OpenAI 兼容处理,需要时用 `IMAGE_PROVIDER` 显式覆盖即可)。
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> | 取值 | 适用 | 说明 |
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> |---|---|---|
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> | `openai_compatible`(默认) | Text · Vision · Image | OpenAI Chat Completions / `/images/generations` |
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> | `anthropic` | Text · Vision | 原生 Anthropic Messages 接口 |
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> | `google` | Text · Vision · Image | 原生 Gemini;图像用 Nano Banana 系(如 `gemini-2.5-flash-image`,**勿用 Imagen(已废弃,2026-06-24 停服)**) |
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> | `openai` | Image | OpenAI `gpt-image`,支持参考图编辑 |
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> | `runware` | Image | Runware task-array 协议 |
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> 此外,`*_BASE_URL` 带不带 `/v1`(甚至末尾多写了 `/chat/completions`)都能正常工作——引擎会自动规范化。
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**2. 填写环境变量**
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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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|---|---|
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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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在哪里设置(确切字段见 `.env.example`):
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- **本地开发** —— `.env.local`
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- **Vercel** —— Project Settings → Environment Variables
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- **Cloudflare Workers** —— 在仓库根目录下逐个执行 `wrangler secret put <NAME>`,或在 dashboard 里设置(Workers → infiplot → Settings → Variables and Secrets)。如果要给 staging 加访问限制,可以在 Worker 前面挂一个 [Cloudflare Access](https://developers.cloudflare.com/cloudflare-one/applications/)(零代码,邮箱白名单)。
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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图像生成模型。FLUX.2 [klein] 9B KV 的图像大约 **$0.00078** 一张(1792×1024,4 步,亚秒级);文本模型使用 `deepseek-v4-flash` 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,引擎还会预测式地生成那些你可能选、但最终可能没选的场景 —— 所以真实花费会比你实际看到的场景数略高一些。
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**4. 图片代理(可选)**
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默认浏览器直连图片供应商,无需任何配置 —— 留空 `NEXT_PUBLIC_IMAGE_PROXY_URL` 即可,完全不受影响。只有当你遇到图片「层层加载」(Chrome 在某些网络下 `ERR_QUIC_PROTOCOL_ERROR` 导致 PNG 逐行渲染)时才需要它:部署一个极小的 Cloudflare Worker,把图片改为服务端转发 + HTTP/2 原子返回。一键部署见 **[infiplot-image-proxy](https://github.com/zonghaoyuan/infiplot-image-proxy)**,然后把它给出的 `workers.dev` 地址填进 `NEXT_PUBLIC_IMAGE_PROXY_URL`。
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**5. 玩家自带配音 Key(可选,推荐)**
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小米对 TTS 模型有 RPM/TPM 限额。当你的公共部署有多人同时游玩、共用同一把 `TTS_API_KEY` 时,很容易撞到限额,表现为**剧情、画面都正常,唯独没有声音**。为此,玩家可以在首页可选地填入**自己的**小米 MiMo Key(免费申请)——配音请求由**浏览器直连小米**完成,**Key 只存在玩家本地、绝不经过你的服务器**,从而获得稳定配音与更低延迟。这是纯增强:不填则照常使用你部署的服务器 Key,行为不变。
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申请与填写步骤见 [自带配音 Key 教程](docs/xiaomi-tts-key.md)。
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## Roadmap
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- [ ] 让用户感知不到生成延迟
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- [ ] 兼容更多模型 provider
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- [ ] 游玩过程中支持用户自定义输入
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- [ ] 移动端浏览器适配
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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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- [ ] 语音交互
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- [ ] 分享正在游玩的故事
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- [ ] 移动端 app
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## Star 趋势
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[](https://star-history.com/#zonghaoyuan/infiplot&Date)
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