OpenDocvivid — ドキュメントと動画のAI理解プラットフォーム

AI/ML
OpenDocvivid — ドキュメントと動画のAI理解プラットフォーム

OpenDocvivid — ドキュメントと動画のAI理解プラットフォーム

OpenDocvividは、ドキュメントやウェブページ、動画をアップロードして大規模言語モデル(LLM)で解析・要約し、情報をもとに「生き生きとした」動画を生成することを目的としたモダンなプラットフォームです。タスクベースの非同期処理で長時間処理に対応し、TypeScriptで実装されたバックエンドを中心に、拡張可能なパイプラインでドキュメント理解→スクリプト生成→音声/映像合成までをつなぎます。（約300字）

https://github.com/AIchovy/OpenDocvivid

概要

OpenDocvividは、ドキュメントやウェブページ、動画などのコンテンツをアップロードしてLLMで解析・要約、さらにその解析結果をもとにビジュアル・ナラティブを作成するためのプラットフォームです。READMEによれば「AI‑assisted content understanding」と「task‑based processing」を中心に据え、非同期タスクシステムで時間のかかる処理を扱える設計になっています。実装は主にTypeScriptで、backendディレクトリにサーバー側のコードや処理パイプラインが配置されている想定です。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 8
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 8
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: TypeScript

主な特徴

  • AI支援によるドキュメント／動画の解析、抽出、要約機能
  • タスクベースの非同期処理システムで長時間処理に対応
  • 解析結果からスクリプトを生成し、動画コンテンツへ変換するパイプライン
  • TypeScriptで実装されたバックエンドによる拡張性と型安全性

技術的なポイント

OpenDocvividは「データ取得→理解→生成」の一連のパイプラインを想定したアーキテクチャが特徴です。まずドキュメントやウェブページ、動画を受け取り、パーサー／OCRなどで構造化されたテキストを抽出します。抽出したテキストはLLMに送られ、要約・情報抽出・ナレッジグラフ化などの処理を経て中間表現（要点やセグメント化されたスクリプト候補）を生成します。非同期タスクキューを用いることで、長時間の動画解析や大規模なドキュメント処理をバックグラウンドで安全に実行でき、状態管理や進捗通知を通じてフロントエンドへリアルタイムに反映できます。生成フェーズでは、LLMで作られた脚本を元にTTSや映像素材の合成を行い、シーン構成・テキストの翻訳・スタイル指定などを挟んで最終的な動画を出力します。実装言語がTypeScriptであるため、型定義による開発効率・保守性の向上や、モジュール化されたLLMアダプタ（複数のモデルやAPIに切り替え可能）を組み込みやすい点も利点です。ストレージ（S3互換など）やベクトルデータベース（埋め込み検索）を組み合わせることで、ドキュメント検索や類似箇所の参照が可能になります。全体としては「LLM中心の解析＋マルチステージ生成」を非同期パイプラインでつなぐ構成が想定され、スケーラビリティと拡張性を重視した設計です。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README-CN.md: file
  • README.md: file
  • backend: dir

…他 2 ファイル

READMEのスクリーンショットやKey Featuresの抜粋から、フロントエンドとバックエンドが分離され、backendディレクトリに処理ロジックやAPIルートが置かれている設計であることがうかがえます。画像やドキュメントの入出力関連のリソース（img/main.png等）も含まれています。

まとめ

LLMを核に据えたドキュメント→動画の変換パイプラインをTypeScriptで実装した拡張性の高いプラットフォームです。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋： 中文

OpenDocvivid

OpenDocvivid is a modern, AI‑powered document and video understanding platform.
It helps you upload content (documents, web pages), process it with large language models, and generate vivid videos.

Screenshot

Screenshot

Key Features

  • AI‑assisted content understanding: Extract, summarize, and analyze information from documents and videos using LLMs.
  • Task‑based processing: Asynchronous task system for long‑run…