AI Content Factory
Pipeline automatizada de producción de vídeo basada en varios modelos de IA generativa orquestados.
Del briefing a los videoclips terminados: modelos de IA especializados en generación de texto, imagen y vídeo se combinan en un proceso de producción automatizado y controlable.
- Desafío técnico
- Varios modelos especializados de IA generativa debían orquestarse en un proceso de producción de vídeo automatizado y repetible – en lugar de operar cada modelo de forma individual y manual.
- Arquitectura
- Una historia en alemán se descompone mediante un LLM (Ollama qwen2.5vl) en un storyboard de tres clips; un modelo de imagen (Qwen-Image-Edit) genera las imágenes iniciales y finales con continuidad total, y un modelo first-last-frame-to-video (Wan2.1-FLF2V-14B) genera los clips en una instancia GPU.
- Desafíos de ingeniería
- Figuras consistentes a lo largo de los clips (imagen final N = imagen inicial N+1), procesamiento asíncrono a pesar de los largos tiempos de ejecución del LLM, operación de GPU con scale-to-zero y orquestación mediante SQS en lugar de llamadas de API síncronas.
- Capacidades demostradas
- Generative AI, Model Orchestration, Workflow Automation y pipelines de producción con modelo de trabajos asíncrono y operación GPU.
AI Content Factory (Storyboard Generator) es un caso de ingeniería de Riegel Systems en el ámbito de la Generative AI. La idea central: varios modelos de IA especializados no se «operan» individualmente, sino que se orquestan en una pipeline de producción automatizada.
La pipeline
- Briefing
- Storyboard
- Scene Planning
- Start Image
- End Image
- Video Prompt
- Image-to-Video
- Final Clips
Implementación concreta
A partir de una historia en alemán se genera automáticamente un storyboard de tres clips de 6 segundos:
- Story → Storyboard: un LLM (Ollama
qwen2.5vl) descompone la historia en tres escenas y genera por clip el prompt de imagen inicial, el prompt de imagen final, el prompt de movimiento y el prompt negativo – como JSON estricto validado contra esquema. - Generación de imágenes: un modelo de edición de imagen (
Qwen-Image-Edit-2511, Apache-2.0) genera las cuatro imágenes con continuidad total – la imagen final de un clip es a la vez la imagen inicial del siguiente. - Image-to-Video: un modelo first-last-frame-to-video (
Wan2.1-FLF2V-14B) genera los clips finales a partir de la imagen inicial, la imagen final y el prompt en una instancia GPU (L40S) con scale-to-zero. - Flujo de aprobación: las vistas previas se revisan y editan en una interfaz de administración antes de lanzar los trabajos de vídeo.
Enfoques de ingeniería
- Model Orchestration: cada modelo asume la tarea para la que mejor sirve – análisis de texto, edición de imagen, generación de vídeo.
- Modelo de trabajos asíncrono: los largos tiempos de ejecución del LLM y de la GPU se desacoplan mediante SQS en lugar de forzarse en ventanas de timeout de API restrictivas.
- Prompt Generation: prompts precisos generados automáticamente dirigen los modelos de forma determinista en lugar de manual.
Mensaje central
Los sistemas de IA generativa listos para producción son integración de sistemas: normalizar entradas, validar salidas, gestionar fallos y supervisar costes. El Storyboard Generator muestra cómo a partir de modelos individuales surge un proceso de producción fiable y repetible.
Tecnologías & conceptos
¿Un proyecto de ingeniería similar?
Si su proyecto necesita una profundidad técnica comparable, hablamos de viabilidad, arquitectura y esfuerzo – de forma concreta, no en formato pitch.