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# KI-Video — Lokale Produktionspipeline
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**Stand: 16.03.2026**
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## Ziel
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Lokale, praktisch nutzbare Produktionsstrecke fuer YouTube-Videos im Commentary-/Erklaerstil.
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Kein Spielzeug-Demo, kein Forschungsprojekt: Thema rein → fertiges Video raus.
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## Videoformat
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| Eigenschaft | Beschreibung |
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|---|---|
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| **Typ** | Commentary, Erklaervideos, Meinungs-/Analyseformate |
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| **Stil** | Sprecherstimme + Bilder + leichte Bewegung + Einblendungen |
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| **Optional** | Sprechender Avatar (SadTalker) — erst ab v2 |
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| **Nicht** | Realfilm, Hollywood-VFX, aufwendige 3D-Animation |
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## Pipeline
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1. Themenfindung / Recherche (manuell)
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│
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2. Skript-Erstellung → Qwen 14B (ki-tower)
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│
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3. Bildgenerierung → FLUX.1-dev (ki-tower)
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│
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4. Voiceover → Piper TTS (CPU, ki-tower)
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5. Compositing → FFmpeg + Ken-Burns (CPU, ki-tower)
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│
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6. Encoding → FFmpeg + NVENC (ki-tower)
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│
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7. Export → fertiges MP4 fuer YouTube
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```
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## Hardware
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### ki-tower — Hauptmaschine (Muldenstein, geplant)
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| Eigenschaft | Wert |
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|---|---|
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| **CPU** | AMD Ryzen 7 7700 (8C/16T) |
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| **RAM** | 64 GB DDR5 |
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| **GPU** | NVIDIA RTX 3090 (24 GB VRAM) |
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| **Storage** | 1 TB NVMe |
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| **OS** | Debian 12 + Docker + CUDA |
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| **Logischer Name** | ki-tower |
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| **Rolle** | Chef. Alle schweren Aufgaben, Orchestrierung, Hauptpfad. |
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### gpu-worker — AMD-Rig (Muldenstein, geplant)
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| Eigenschaft | Wert |
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|---|---|
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| **GPUs** | 8x AMD RX 6600 XT Dual (je 8 GB GDDR6, PCIe 4.0 x8) |
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| **Chip** | Navi 23 (gfx1032), RDNA 2 |
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| **ROCm** | Inoffiziell (HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 noetig) |
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| **OS** | Debian 12 + Docker + ROCm (kein Proxmox) |
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| **Logischer Name** | gpu-worker |
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| **Rolle** | Arbeiterkolonne. Nur Nebenjobs, nichts Produktionskritisches. |
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| **Status** | 1-Karten-Test steht aus. Kein Aufbau vor positivem Test. |
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## Rollenverteilung — Was laeuft wo
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### ki-tower (RTX 3090) — Hauptpfad
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| Aufgabe | Modell | VRAM | Anmerkung |
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|---|---|---|---|
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| **Skripte** | Qwen 2.5 14B (Q5) | ~12 GB | Default. 32B nur wenn 14B nachweislich nicht reicht. |
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| **Hauptbilder** | FLUX.1-dev | ~12 GB | Visueller Kern der Videos |
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| **TTS (v1)** | Piper TTS | CPU-only | Fuer v1 ausreichend, kein VRAM-Verbrauch |
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| **TTS (v2)** | XTTS v2 | ~4 GB | Upgrade in v2, bessere Stimme, Voice-Cloning |
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| **Avatar (v2)** | SadTalker | ~6 GB | Optional, erst ab v2 |
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| **Compositing** | FFmpeg | CPU | Ken-Burns, Ueberblendungen, Overlays |
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| **Encoding** | FFmpeg + NVENC | ~1 GB | Hardware-beschleunigt |
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| **Orchestrator** | Python | CPU | Steuert alle Schritte |
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Wichtig: Schritte laufen SEQUENTIELL. Nur eine schwere GPU-Aufgabe gleichzeitig.
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14B statt 32B als Default — laesst 12 GB VRAM frei, kein Flush zwischen Schritten noetig.
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### gpu-worker (RX 6600 XT) — Nebenjobs
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| Aufgabe | VRAM | Karten | Anmerkung |
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|---|---|---|---|
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| **Whisper** (Untertitel) | ~1.5 GB | 1 | whisper.cpp + HIP, gut getestet auf AMD |
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| **Real-ESRGAN** (Upscaling) | ~2 GB | 1 | Einfache Inference, ROCm-Support vorhanden |
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| **SDXL** (Nebenbilder, Batch) | ~7 GB | 1-2 | NUR wenn ROCm-Test erfolgreich |
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| **Piper TTS** | CPU | 0 | Braucht keine GPU, nutzt CPU/RAM des Rigs |
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| **Embeddings** (lokale) | ~1 GB | 1 | Fuer Jarvis/RAG, nicht Video-Pipeline |
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Realistisch nutzbar: 3-4 von 8 Karten. Rest idle lassen oder ausbauen (Strom sparen).
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Das Rig wird NICHT 24/7 laufen — nur einschalten wenn Batch-Jobs anstehen.
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### NICHT auf das Rig
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| Aufgabe | Warum nicht |
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|---|---|
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| Qwen (jede Groesse) | PyTorch + ROCm + Textgen auf inoffizieller HW = Frust |
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| FLUX.1-dev | >8 GB VRAM, CUDA-optimiert |
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| SadTalker | CUDA-only in der Praxis |
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| XTTS v2 | PyTorch + ROCm ungetestet — erst v2 wenn ROCm stabil |
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| Irgendwas im Hauptpfad | Rig-Absturz darf Produktion nicht blockieren |
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## Worker-Architektur
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```
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ki-tower (3090, Chef) gpu-worker (RX 6600 XT, Arbeiter)
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┌─────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────┐
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│ Orchestrator (Python) │ │ Debian 12 + Docker + ROCm │
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│ ├── Job Queue (SQLite) │ Tailscale │ │
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│ ├── /api/submit-job │◄────────────►│ GPU #0: whisper-worker :8501 │
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│ ├── /api/job-status │ │ GPU #1: upscale-worker :8502 │
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│ └── /api/get-result │ │ GPU #2: sdxl-worker :8503 │
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│ │ │ (GPU #3-7: idle/aus) │
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│ Qwen 14B (vLLM) :8401 │ │ │
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│ FLUX.1 (ComfyUI):8402 │ │ piper-tts (CPU) :8504 │
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│ FFmpeg (lokal) │ └──────────────────────────────┘
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└─────────────────────────┘
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```
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Prinzipien:
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- 1 Container = 1 GPU = 1 Aufgabe. Feste Zuordnung, kein dynamisches Scheduling.
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- SQLite als Job-Queue. Ein User, nicht tausend. Eine Datei reicht.
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- HTTP-APIs pro Worker. Orchestrator ruft per REST auf, pollt Status.
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- Kein Service-Mesh, kein Kubernetes. Tailscale verbindet die zwei Maschinen.
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## VRAM-Budget (ki-tower, sequentiell)
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```
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Schritt 1: Skript → Qwen 14B → ~12 GB VRAM
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Schritt 2: Bilder → FLUX.1-dev → ~12 GB VRAM
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Schritt 3: TTS → Piper (CPU) → 0 GB VRAM
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Schritt 4: Compositing → FFmpeg (CPU) → 0 GB VRAM
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Schritt 5: Encoding → NVENC → ~1 GB VRAM
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```
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Mit Qwen 14B statt 32B: kein VRAM-Flush zwischen Schritt 1 und 2 noetig.
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Geschaetzte Produktionszeit: ~1-2 Stunden pro 10-Min-Video.
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## Nicht-Ziele
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- Kein Forschungsprojekt
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- Keine Bastelwiese ohne Ergebnis
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- Keine Dauerabhaengigkeit von Cloud-Abos
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- Keine Architektur die nur auf dem Papier funktioniert
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- Kein sofortiger Avatar als Kernbestandteil
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- Keine ueberkomplizierte Proxmox-/VM-Orgie auf dem Rig
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- Kein Schoenreden von AMD-ROCm-Limitierungen
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## v1 — Minimal Viable Pipeline (nur ki-tower)
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v1 beweist: die Pipeline funktioniert. Kein Rig, kein Avatar, keine Automatisierung.
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```
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v1 Pipeline (alles auf ki-tower):
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Thema (manuell)
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│
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▼
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Qwen 14B → Skript (vLLM, :8401)
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│
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▼
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FLUX.1-dev → 20-30 Bilder (ComfyUI, :8402)
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│
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|
▼
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Piper TTS → Voiceover (CPU, :8504)
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│
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▼
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FFmpeg → Ken-Burns + Audio + Overlays → fertiges MP4
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```
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Was v1 NICHT hat:
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- Keinen Avatar
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- Kein GPU-Worker-Rig
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- Keine automatische Orchestrierung (Schritte manuell anstossen)
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- Keinen YouTube-Upload
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- Keine XTTS v2 (Piper reicht fuer v1)
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Erfolgskriterium v1: Ein 10-Minuten-Video komplett lokal produziert.
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## v2 — Erweiterungen (nach funktionierender v1)
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| Feature | Abhaengigkeit |
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|---|---|
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| **XTTS v2** statt Piper | Auf ki-tower (3090), bessere Stimme |
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| **SadTalker Avatar** | Auf ki-tower, optional pro Video |
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| **GPU-Worker-Rig** | ROCm 1-Karten-Test muss positiv sein |
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| **Python-Orchestrator** | Erst manuell verstehen, dann automatisieren |
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| **Qwen 32B** statt 14B | Nur wenn 14B-Skripte nachweislich zu schwach |
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## v3+ — Spaeter
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| Feature | Anmerkung |
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|---|---|
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| YouTube-Upload-Automation | Manueller Upload = 2 Klicks. Lohnt erst bei >3 Videos/Woche |
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| Multi-User / geklonte Instanzen | Erst ein funktionierendes Produkt haben |
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| Prompt-Templates Bibliothek | Waechst organisch mit der Produktion |
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| Research-Hub-Integration | Themenvorschlaege automatisch aus RSS/News |
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## Umsetzungsreihenfolge
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PHASE 1 — ki-tower Grundinstallation (Woche 1-2)
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├── Debian 12 + NVIDIA-Treiber + CUDA 12 + Docker
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├── vLLM + Qwen 2.5 14B → erster Skript-Test
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└── Ergebnis: "Ich kann lokal ein Skript generieren"
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PHASE 2 — Bildgenerierung (Woche 3-4)
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├── ComfyUI + FLUX.1-dev in Docker
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├── Workflow: Skript-Szene → Bildprompt → Bild
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└── Ergebnis: "Ich kann passende Bilder zu einem Skript erzeugen"
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PHASE 3 — TTS + Assembly (Woche 5)
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├── Piper TTS in Docker (CPU)
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├── FFmpeg-Pipeline: Bilder + Audio → Video mit Ken-Burns
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└── Ergebnis: "Erstes komplettes Video, lokal produziert"
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PHASE 4 — Polieren + erstes echtes Video (Woche 6)
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├── Prompt-Templates fuer Skripte verfeinern
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├── FFmpeg-Presets fuer verschiedene Szenentypen
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├── Erstes Video auf YouTube hochladen
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└── Ergebnis: "v1 steht und produziert"
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PHASE 5 — RX 6600 XT 1-Karten-Test (Woche 7-8)
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├── Eine Karte in Testrechner
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├── Debian + ROCm + whisper.cpp + Real-ESRGAN testen
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├── Go/No-Go Entscheidung fuer Rig-Aufbau
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└── Ergebnis: "Weiss ob das Rig sich lohnt"
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PHASE 6 — Rig-Integration (nur wenn Phase 5 positiv)
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├── Rig aufbauen (3-4 Karten, Debian + Docker + ROCm)
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├── Whisper-Worker + Upscale-Worker aufsetzen
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├── In Pipeline einbinden via Tailscale
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└── Ergebnis: "Nebenjobs laufen parallel auf dem Rig"
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PHASE 7 — v2 Features (nach stabiler Produktion)
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├── XTTS v2 auf ki-tower (bessere Stimme)
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├── SadTalker Avatar (optional pro Video)
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├── Python-Orchestrator (automatische Verkettung)
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└── Ergebnis: "Semi-automatische Videoproduktion"
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## Entscheidungen (getroffen)
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| Frage | Entscheidung | Begruendung |
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|---|---|---|
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| OS ki-tower | **Debian 12** | Einfacher fuer GPU, Docker, kein Hypervisor-Overhead |
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| OS gpu-worker | **Debian 12** | GPU-Passthrough in Proxmox auf AMD = Kampf |
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| LLM-Modell | **Qwen 14B** (Default) | 12 GB VRAM, laesst Platz. 32B nur als Upgrade. |
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| LLM-Server | **vLLM** | Schneller als llama.cpp bei Batch, Model-Unloading |
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| Bildgenerierung | **ComfyUI + FLUX.1-dev** | Flexibel, Workflow-basiert, gute Qualitaet |
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| TTS v1 | **Piper TTS** (CPU) | Kein GPU-Verbrauch, sofort einsatzbereit |
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| TTS v2 | **XTTS v2** (3090) | Voice-Cloning, natuerlichere Stimme |
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| Avatar | **Nicht in v1** | Nice-to-have, nicht Kernprodukt |
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| Job-Queue | **SQLite** | Ein User, kein Redis/RabbitMQ noetig |
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| Netzwerk | **Tailscale** | Verbindet ki-tower + gpu-worker, fertig |
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## Risiken
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| # | Risiko | Wahrscheinlichkeit | Impact | Mitigation |
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|---|---|---|---|---|
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| 1 | **ROCm auf RX 6600 XT instabil** | Hoch | Mittel | 1-Karten-Test VOR Rig-Aufbau. Fallback: alles auf 3090. |
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| 2 | **Piper TTS deutsch zu robotisch** | Mittel | Hoch | Testen. Wenn zu schlecht: OpenAI TTS als Bruecke (~0.50 EUR/Video). XTTS in v2. |
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| 3 | **VRAM-Tetris auf 3090** | Mittel | Mittel | 14B statt 32B. Sequentiell. vLLM Model-Unloading. |
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| 4 | **Pipeline wird zu komplex vor v1** | Hoch | Hoch | v1 brutal einfach. Bash-Scripts, keine Frameworks. |
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| 5 | **Stromkosten Rig vs. Nutzen** | Mittel | Niedrig | Nur 3-4 Karten bestuecken. Rig nur bei Batch-Jobs einschalten. |
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## Kosten-Schaetzung
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| Posten | Einmalig | Monatlich |
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|---|---|---|
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| ki-tower Hardware | vorhanden | — |
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| gpu-worker Hardware | vorhanden | — |
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| Strom ki-tower (24/7) | — | ~30-40 EUR |
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| Strom gpu-worker (bei Bedarf) | — | ~10-30 EUR (nicht 24/7) |
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| Cloud-APIs (Fallback TTS) | — | ~5-10 EUR |
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| **Gesamt** | 0 EUR | ~45-80 EUR |
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Zum Vergleich: Vollstaendig cloud-basierte Videoproduktion (Runway, ElevenLabs, GPT-4) = 100-300 EUR/Monat.
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