# KI-Video — Lokale Produktionspipeline
**Stand: 16.03.2026**

## Ziel

Lokale, praktisch nutzbare Produktionsstrecke fuer YouTube-Videos im Commentary-/Erklaerstil.
Kein Spielzeug-Demo, kein Forschungsprojekt: Thema rein → fertiges Video raus.

## Videoformat

| Eigenschaft | Beschreibung |
|---|---|
| **Typ** | Commentary, Erklaervideos, Meinungs-/Analyseformate |
| **Stil** | Sprecherstimme + Bilder + leichte Bewegung + Einblendungen |
| **Optional** | Sprechender Avatar (SadTalker) — erst ab v2 |
| **Nicht** | Realfilm, Hollywood-VFX, aufwendige 3D-Animation |

## Pipeline

```
1. Themenfindung / Recherche (manuell)
   │
2. Skript-Erstellung → Qwen 14B (ki-tower)
   │
3. Bildgenerierung → FLUX.1-dev (ki-tower)
   │
4. Voiceover → Piper TTS (CPU, ki-tower)
   │
5. Compositing → FFmpeg + Ken-Burns (CPU, ki-tower)
   │
6. Encoding → FFmpeg + NVENC (ki-tower)
   │
7. Export → fertiges MP4 fuer YouTube
```

## Hardware

### ki-tower — Hauptmaschine (Muldenstein, geplant)

| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| **CPU** | AMD Ryzen 7 7700 (8C/16T) |
| **RAM** | 64 GB DDR5 |
| **GPU** | NVIDIA RTX 3090 (24 GB VRAM) |
| **Storage** | 1 TB NVMe |
| **OS** | Debian 12 + Docker + CUDA |
| **Logischer Name** | ki-tower |
| **Rolle** | Chef. Alle schweren Aufgaben, Orchestrierung, Hauptpfad. |

### gpu-worker — NVIDIA-Rig (Muldenstein, geplant) — PRIMAERER WORKER

| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| **GPUs** | 4x NVIDIA RTX 3080 (je 10 GB GDDR6X, PCIe 4.0 x16) |
| **CUDA** | Voll unterstuetzt, identischer Stack wie ki-tower |
| **OS** | Debian 12 + Docker + CUDA |
| **Logischer Name** | gpu-worker |
| **Rolle** | Produktiver Worker-Pool. CUDA-nativ, kein Workaround noetig. |
| **Vorteil** | Selber Code wie auf der 3090 — kein Portierungsaufwand. |

### gpu-reserve — AMD-Rig (Muldenstein, Reserve)

| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| **GPUs** | 8x AMD RX 6600 XT Dual (je 8 GB GDDR6, PCIe 4.0 x8) |
| **ROCm** | Inoffiziell (gfx1032, Workaround noetig) |
| **Logischer Name** | gpu-reserve |
| **Rolle** | Reserve/Nebenrolle. Nur Whisper + CPU-Batch wenn 3080-Rig ausgelastet. |
| **Status** | Zurueckgestellt. Entscheidung nach 3080-Rig-Aufbau. Alternative: verkaufen. |

## Rollenverteilung — Was laeuft wo

### ki-tower (RTX 3090) — Hauptpfad

| Aufgabe | Modell | VRAM | Anmerkung |
|---|---|---|---|
| **Skripte** | Qwen 2.5 14B (Q5) | ~12 GB | Default. 32B nur wenn 14B nachweislich nicht reicht. |
| **Hauptbilder** | FLUX.1-dev | ~12 GB | Visueller Kern der Videos |
| **TTS (v1)** | Piper TTS | CPU-only | Fuer v1 ausreichend, kein VRAM-Verbrauch |
| **TTS (v2)** | XTTS v2 | ~4 GB | Upgrade in v2, bessere Stimme, Voice-Cloning |
| **Avatar (v2)** | SadTalker | ~6 GB | Optional, erst ab v2 |
| **Compositing** | FFmpeg | CPU | Ken-Burns, Ueberblendungen, Overlays |
| **Encoding** | FFmpeg + NVENC | ~1 GB | Hardware-beschleunigt |
| **Orchestrator** | Python | CPU | Steuert alle Schritte |

Wichtig: Schritte laufen SEQUENTIELL. Nur eine schwere GPU-Aufgabe gleichzeitig.
14B statt 32B als Default — laesst 12 GB VRAM frei, kein Flush zwischen Schritten noetig.

### gpu-worker (4x RTX 3080) — Produktive Worker-Jobs

| Aufgabe | VRAM | Karten | Anmerkung |
|---|---|---|---|
| **SDXL** (Batch-Bilder) | ~7 GB | 1-2 | CUDA-nativ, schnell, parallel moeglich |
| **XTTS v2** (TTS-Batch) | ~4 GB | 1 | Voice-Cloning Batch-Produktion |
| **SadTalker** (Avatar) | ~6 GB | 1 | CUDA-only, hier nativ lauffaehig |
| **Whisper** (Untertitel) | ~1.5 GB | 1 | faster-whisper mit CUDA |
| **Real-ESRGAN** (Upscaling) | ~2 GB | 1 | 4K-Upscale fuer Thumbnails/Szenen |
| **Kleine LLMs** (7-10B) | ~8 GB | 1 | Hilfs-LLM fuer Zusammenfassungen, Tags |
| **Embeddings** | ~1 GB | 1 | Fuer Jarvis/RAG, nicht Video-Pipeline |

Kernvorteil: Identischer CUDA-Stack wie ki-tower. Code einmal schreiben, ueberall deployen.
4 Karten = 4 parallele Jobs moeglich. Einschalten wenn Batch-Jobs anstehen.

### gpu-reserve (8x RX 6600 XT) — Reserve/Nebenrolle

| Aufgabe | VRAM | Karten | Anmerkung |
|---|---|---|---|
| **Whisper** (whisper.cpp) | ~1.5 GB | 1-2 | Einziger gut getesteter AMD-Usecase |
| **CPU-Batch-Jobs** | — | — | Piper TTS, FFmpeg, Text-Vorverarbeitung |

Realistisch nutzbar: 1-2 Karten fuer Whisper, Rest bringt kaum Mehrwert.
Empfehlung: Erst aufbauen wenn 3080-Rig voll ausgelastet. Alternative: verkaufen.

### NICHT auf das AMD-Rig

| Aufgabe | Warum nicht |
|---|---|
| SDXL / Bildgenerierung | ROCm inoffiziell, CUDA-Version laeuft auf 3080 besser |
| XTTS v2 | PyTorch + ROCm ungetestet, auf 3080 CUDA-nativ |
| SadTalker | CUDA-only |
| Qwen / LLMs | PyTorch + ROCm + Textgen = Frust auf inoffizieller HW |
| Irgendwas Produktionskritisches | Workaround-basierte HW darf Produktion nicht blockieren |

## Hardware-Priorisierung: 3080 vs. 6600 XT

**Klare Rangfolge:**

| Rang | Hardware | Rolle | Begruendung |
|---|---|---|---|
| 1 | **RTX 3090** (ki-tower) | Chef | 24 GB VRAM, schwere Modelle, Orchestrierung |
| 2 | **4x RTX 3080** (gpu-worker) | Produktiver Worker | CUDA-nativ = selber Code wie ki-tower. 10 GB VRAM pro Karte reicht fuer SDXL, XTTS, SadTalker, Whisper. Kein Portierungsaufwand. |
| 3 | **8x RX 6600 XT** (gpu-reserve) | Reserve / ggf. verkaufen | ROCm inoffiziell. Jeder Usecase, den die 6600 XT kann, kann die 3080 besser + einfacher. Einziger Vorteil: Kartenanzahl fuer massiv-paralleles Whisper. Realistisch nicht gebraucht. |

**Warum 4x 3080 > 8x 6600 XT:**
- Gleicher Software-Stack wie ki-tower (CUDA). Code einmal schreiben, ueberall deployen.
- 10 GB VRAM vs. 8 GB VRAM. Klingt wenig, macht bei SDXL/SadTalker den Unterschied.
- PyTorch + CUDA ist getestet, stabil, dokumentiert. ROCm auf Navi 23 ist Kampf.
- Weniger Karten = weniger Strom, weniger Kuehlung, weniger moegliche Fehlerquellen.
- 4 parallele CUDA-Worker decken den gesamten Bedarf ab.

**Empfehlung AMD-Rig:**
Nicht aktiv aufbauen. Falls 3080-Rig irgendwann an Kapazitaetsgrenzen stoesst: 1-Karten-Test mit Whisper.
Wenn selbst das nicht lohnt: verkaufen und in NVMe-Storage oder RAM investieren.

## Worker-Architektur

```
ki-tower (3090, Chef)                    gpu-worker (4x 3080, Worker)       gpu-reserve (RX 6600 XT)
┌─────────────────────────┐              ┌──────────────────────────────┐   ┌──────────────────┐
│ Orchestrator (Python)    │              │ Debian 12 + Docker + CUDA   │   │ Reserve/Whisper  │
│ ├── Job Queue (SQLite)   │   Tailscale  │                              │
│ ├── /api/submit-job      │◄────────────►│ GPU #0: sdxl-worker    :8501 │   │ Whisper :8601   │
│ ├── /api/job-status      │              │ GPU #1: xtts-worker    :8502 │   │ CPU-Batch :8602 │
│ └── /api/get-result      │   Tailscale  │ GPU #2: sadtalker      :8503 │   │ (nur bei Bedarf)│
│                          │              │ GPU #3: whisper/embed  :8504 │   └──────────────────┘
│ Qwen 14B  (vLLM)  :8401 │              │                              │
│ FLUX.1    (ComfyUI):8402 │              │ 10 GB VRAM pro Karte         │
│ FFmpeg    (lokal)        │              │ CUDA-nativ, kein Workaround  │
└─────────────────────────┘              └──────────────────────────────┘
```

Prinzipien:
- 1 Container = 1 GPU = 1 Aufgabe. Feste Zuordnung, kein dynamisches Scheduling.
- SQLite als Job-Queue. Ein User, nicht tausend. Eine Datei reicht.
- HTTP-APIs pro Worker. Orchestrator ruft per REST auf, pollt Status.
- Kein Service-Mesh, kein Kubernetes. Tailscale verbindet die zwei Maschinen.

## VRAM-Budget (ki-tower, sequentiell)

```
Schritt 1: Skript       → Qwen 14B      → ~12 GB VRAM
Schritt 2: Bilder       → FLUX.1-dev    → ~12 GB VRAM
Schritt 3: TTS          → Piper (CPU)   → 0 GB VRAM
Schritt 4: Compositing  → FFmpeg (CPU)  → 0 GB VRAM
Schritt 5: Encoding     → NVENC         → ~1 GB VRAM
```

Mit Qwen 14B statt 32B: kein VRAM-Flush zwischen Schritt 1 und 2 noetig.
Geschaetzte Produktionszeit: ~1-2 Stunden pro 10-Min-Video.

## Nicht-Ziele

- Kein Forschungsprojekt
- Keine Bastelwiese ohne Ergebnis
- Keine Dauerabhaengigkeit von Cloud-Abos
- Keine Architektur die nur auf dem Papier funktioniert
- Kein sofortiger Avatar als Kernbestandteil
- Keine ueberkomplizierte Proxmox-/VM-Orgie auf dem Rig
- Kein Schoenreden von AMD-ROCm-Limitierungen

## v1 — Minimal Viable Pipeline (nur ki-tower)

v1 beweist: die Pipeline funktioniert. Kein Rig, kein Avatar, keine Automatisierung.

```
v1 Pipeline (alles auf ki-tower):

Thema (manuell)
  │
  ▼
Qwen 14B → Skript (vLLM, :8401)
  │
  ▼
FLUX.1-dev → 20-30 Bilder (ComfyUI, :8402)
  │
  ▼
Piper TTS → Voiceover (CPU, :8504)
  │
  ▼
FFmpeg → Ken-Burns + Audio + Overlays → fertiges MP4
```

Was v1 NICHT hat:
- Keinen Avatar
- Kein GPU-Worker-Rig
- Keine automatische Orchestrierung (Schritte manuell anstossen)
- Keinen YouTube-Upload
- Keine XTTS v2 (Piper reicht fuer v1)

Erfolgskriterium v1: Ein 10-Minuten-Video komplett lokal produziert.

## v2 — Erweiterungen (nach funktionierender v1)

| Feature | Abhaengigkeit |
|---|---|
| **XTTS v2** statt Piper | Auf ki-tower (3090) oder 3080-Worker |
| **SadTalker Avatar** | Auf 3080-Worker (6 GB VRAM reicht) |
| **3080 Worker-Rig** | Aufbau parallel zu v1, CUDA-Stack identisch |
| **Python-Orchestrator** | Erst manuell verstehen, dann automatisieren |
| **SDXL-Batch auf 3080** | Nebenbilder parallel generieren |
| **Qwen 32B** statt 14B | Nur wenn 14B-Skripte nachweislich zu schwach |

## v3+ — Spaeter

| Feature | Anmerkung |
|---|---|
| YouTube-Upload-Automation | Manueller Upload = 2 Klicks. Lohnt erst bei >3 Videos/Woche |
| Multi-User / geklonte Instanzen | Erst ein funktionierendes Produkt haben |
| Prompt-Templates Bibliothek | Waechst organisch mit der Produktion |
| Research-Hub-Integration | Themenvorschlaege automatisch aus RSS/News |

## Umsetzungsreihenfolge

```
PHASE 1 — ki-tower Grundinstallation (Woche 1-2)
├── Debian 12 + NVIDIA-Treiber + CUDA 12 + Docker
├── vLLM + Qwen 2.5 14B → erster Skript-Test
└── Ergebnis: "Ich kann lokal ein Skript generieren"

PHASE 2 — Bildgenerierung (Woche 3-4)
├── ComfyUI + FLUX.1-dev in Docker
├── Workflow: Skript-Szene → Bildprompt → Bild
└── Ergebnis: "Ich kann passende Bilder zu einem Skript erzeugen"

PHASE 3 — TTS + Assembly (Woche 5)
├── Piper TTS in Docker (CPU)
├── FFmpeg-Pipeline: Bilder + Audio → Video mit Ken-Burns
└── Ergebnis: "Erstes komplettes Video, lokal produziert"

PHASE 4 — Polieren + erstes echtes Video (Woche 6)
├── Prompt-Templates fuer Skripte verfeinern
├── FFmpeg-Presets fuer verschiedene Szenentypen
├── Erstes Video auf YouTube hochladen
└── Ergebnis: "v1 steht und produziert"

PHASE 5 — 3080-Rig Aufbau (Woche 7-8, parallel moeglich)
├── Debian 12 + NVIDIA-Treiber + CUDA + Docker (selber Stack wie ki-tower)
├── SDXL-Worker, Whisper-Worker, XTTS-Worker aufsetzen
├── Tailscale + Job-API anbinden
└── Ergebnis: "4 parallele CUDA-Worker laufen"

PHASE 6 — v2 Features (nach stabiler Produktion)
├── XTTS v2 auf 3080-Worker (bessere Stimme, Batch)
├── SadTalker Avatar auf 3080-Worker
├── Python-Orchestrator (automatische Verkettung)
└── Ergebnis: "Semi-automatische Videoproduktion mit Worker-Pool"

PHASE 7 — AMD-Rig Entscheidung (optional, spaeter)
├── Bewertung ob 3080-Rig Kapazitaet reicht
├── Falls nicht: 1-Karten-Test mit RX 6600 XT + Whisper
├── Falls ja: AMD-Rig verkaufen, Erloese in Storage investieren
└── Ergebnis: "Klare Entscheidung ueber AMD-Hardware"
```

## Entscheidungen (getroffen)

| Frage | Entscheidung | Begruendung |
|---|---|---|
| OS ki-tower | **Debian 12** | Einfacher fuer GPU, Docker, kein Hypervisor-Overhead |
| OS gpu-worker | **Debian 12** | Identisch mit ki-tower, CUDA-nativ, kein Sonderweg |
| Worker-Rig | **4x RTX 3080** | CUDA-nativ > 8x RX 6600 XT mit ROCm-Workarounds |
| LLM-Modell | **Qwen 14B** (Default) | 12 GB VRAM, laesst Platz. 32B nur als Upgrade. |
| LLM-Server | **vLLM** | Schneller als llama.cpp bei Batch, Model-Unloading |
| Bildgenerierung | **ComfyUI + FLUX.1-dev** | Flexibel, Workflow-basiert, gute Qualitaet |
| TTS v1 | **Piper TTS** (CPU) | Kein GPU-Verbrauch, sofort einsatzbereit |
| TTS v2 | **XTTS v2** (3090 oder 3080) | Voice-Cloning, natuerlichere Stimme. 4 GB VRAM, passt auf 3080. |
| Avatar | **Nicht in v1** | Nice-to-have, nicht Kernprodukt |
| Job-Queue | **SQLite** | Ein User, kein Redis/RabbitMQ noetig |
| Netzwerk | **Tailscale** | Verbindet ki-tower + gpu-worker, fertig |

## Risiken

| # | Risiko | Wahrscheinlichkeit | Impact | Mitigation |
|---|---|---|---|---|
| 1 | **ROCm auf RX 6600 XT instabil** | Hoch | **Niedrig** | Betrifft nur Reserve-Rig. 3080-Worker ist CUDA-nativ. |
| 2 | **Piper TTS deutsch zu robotisch** | Mittel | Hoch | Testen. Wenn zu schlecht: OpenAI TTS als Bruecke (~0.50 EUR/Video). XTTS in v2. |
| 3 | **VRAM-Tetris auf 3090** | Mittel | Mittel | 14B statt 32B. Sequentiell. vLLM Model-Unloading. |
| 4 | **Pipeline wird zu komplex vor v1** | Hoch | Hoch | v1 brutal einfach. Bash-Scripts, keine Frameworks. |
| 5 | **Stromkosten Rig vs. Nutzen** | Mittel | Niedrig | 3080-Rig nur bei Batch-Jobs einschalten. AMD-Rig im Zweifel verkaufen. |

## Kosten-Schaetzung

| Posten | Einmalig | Monatlich |
|---|---|---|
| ki-tower Hardware | vorhanden | — |
| gpu-worker Hardware | vorhanden | — |
| Strom ki-tower (24/7) | — | ~30-40 EUR |
| Strom gpu-worker (bei Bedarf) | — | ~10-30 EUR (nicht 24/7) |
| Cloud-APIs (Fallback TTS) | — | ~5-10 EUR |
| **Gesamt** | 0 EUR | ~45-80 EUR |

Zum Vergleich: Vollstaendig cloud-basierte Videoproduktion (Runway, ElevenLabs, GPT-4) = 100-300 EUR/Monat.