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Genjustsu（Genjustsu-Open-Source-Workflow）是 TEIN 开源的 AI 视频替换工作流：结合深度图、SAM 分割、人脸网格与音频处理，用 Seedance 替换视频中的人物或物体，并提供本地 Web UI 用于准备素材、审核遮罩、预览生成并导出原声视频。它的最大亮点之一是Agent 辅助安装——你只需要把项目文件夹交给 Codex 等具备终端权限的编码代理（coding agent），贴一段官方提示词，剩下的环境配置、依赖安装、测试验证与启动就全自动完成了。

为什么需要 Agent 辅助安装？

传统手动安装需要依次处理：检测系统架构、安装 Python 3.12+、Rubber Band CLI、cloudflared 隧道工具，再创建虚拟环境、装依赖、填密钥、跑测试。任何一步缺了组件，都要自己查报错。

而本仓库内置了一份Agent 安装手册docs/SETUP-AGENT.md，把整个流程写成了编码代理可直接执行的"runbook"。代理会按手册逐项执行并自检，安装过程不触发任何付费调用，也不会替你提交付费生成任务。

⚠️ 注意：安装 ≠ 可用。代理会明确区分"UI 已启动"和"已具备生成条件"——后者还需要你自己的 API Key。

准备工作：3 步开始

1️⃣ 获取项目

将仓库克隆到本地（或解压官方 ZIP）：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Genjustsu-Open-Source-Workflow

2️⃣ 用编码代理打开项目文件夹

打开这个文件夹（不是父目录）在 Codex 或任意支持终端/文件操作的编码代理中，粘贴官方提示词（原文见 README.md 的 "Easiest setup" 一节）：

Set up this TEIN Genjustsu — Open Source Workflow project for me. Readdocs/SETUP-AGENT.mdand follow it end to end. Detect my OS, install missing Python/Rubber Band/cloudflared prerequisites using the supported package manager, create the main virtual environment, install dependencies, install Python 3.12 and runbash setup-face-mesh.shfor both mesh modes, and create.envwithout overwriting it. Open.envso I can enter my own keys privately. Run the local tests, launch the app and its callback-only tunnel, run the strict readiness check on a free localhost port, verify the UI and companion images, and give me the working URL. Work independently through setup, respecting system permission prompts. Do not submit paid generations. If keys are missing, launch the UI and clearly tell me generation is waiting for them.

3️⃣ 只填 Key，等待交付

代理会独立完成后续所有步骤，你只需：

• 在系统弹出安装授权时点"允许"；
• 打开代理为你准备好的.env文件，自己填入 Enhancor 和 Replicate 的密钥（代理不会、也不应替你索要密钥）；
• 拿到最终可用的 localhost 访问地址。

Agent 自动完成的完整流程

按照 docs/SETUP-AGENT.md，代理会依次执行四个阶段：

阶段一：检测并安装前置依赖

• 检测操作系统、CPU 架构、Python 版本与可用包管理器；
• macOS 走 Homebrew，Ubuntu/Debian/WSL 走 apt，自动补齐 Python、Rubber Band、cloudflared；
• 运行 setup.sh 创建隔离的.venv并安装 requirements.txt 中的依赖；
• 为两个人脸网格模式安装独立的 setup-face-mesh.sh worker 环境（.venv-face，需 Python 3.12）。

阶段二：配置你的账户

仅当.env不存在时才从.env.example创建，然后由你在编辑器中私密填入密钥。手册明确禁止代理在聊天中索要密钥、打印密钥值或提交.env到版本库。

阶段三：本地验证

代理会自动运行：

.venv/bin/python -m unittest discover -s tests .venv/bin/python test_composite.py .venv/bin/python doctor.py --require-keys

这些检查完全离线（见 doctor.py），不会调用远程模型。doctor.py --require-keys返回退出码 2 表示密钥或回调地址尚未配置——此时 UI 可以跑，但生成能力等待你的 Key。

阶段四：启动与交付

• 运行 start.command 启动服务（若未自定义 webhook，会自动拉起仅回调用途的 cloudflared Quick Tunnel，UI 和媒体始终留在 localhost）；
• 验证/health接口、UI 页面加载、static/companions/下三张同伴图正常显示；
• 如果 8770 端口被占用，代理会改用PORT=8771 bash start.command，而不会误杀无关进程；
• 最终用三种结论之一向你交付："UI 运行中，等待你的 API Key"／"本地配置就绪、测试通过、UI 运行中"／"具体卡点 + 恢复步骤"。

密钥怎么填？安全注意事项

.env中至少需要两项（获取入口见 docs/SETUP-AGENT.md）：

🔒安全红线（项目强制要求）：密钥只在你自己的编辑器里填写；代理绝不代填、不打印、不从别的项目拷贝；.env保持权限 600 且不入库。

启动后：第一次生成什么流程？

环境就绪后，代理或你可以按 AGENTS.md 定义的完整作业流程工作：上传 MP4/MOV 源视频 → 准备素材（深度/SAM 或人脸网格模式）→全片遮罩人工审核→ 提供参考角色 → 审阅提示词 → 先生成草稿 → 满意后再批准 1080p → 导出时自动恢复完整原始音轨。

三种准备模式可自由切换（详见 docs/MODELS.md 与 docs/ENHANCOR-API.md）：

• Advanced（深度 + SAM）：完整管线，细节最丰富；
• Fast · Face mesh：跳过深度与 SAM，只做面部网格追踪，适合单人居中说话人；
• Advanced + Face mesh：深度合成上叠加面部网格，双重视觉引导。

常见问题速查

遇到问题时，优先查阅 docs/TROUBLESHOOTING.md：

更多诊断命令见 README.md 的 "Recovery and checks" 一节；测试用例位于 tests/ 目录。

小结

Genjustsu 的 Agent 辅助安装把"装环境"变成了"贴一段提示词"：编码代理读取内置的 docs/SETUP-AGENT.md 手册，自动完成依赖检测、虚拟环境搭建、双网格 worker 安装、离线测试、UI 启动与就绪检查，而你只需负责自己的 API Key 与系统授权。装好之后，你就可以在一个纯本地的 Web UI 上，走"草稿 → 审核 → 1080p → 原声导出"的完整 AI 视频替换流程了。