一、技术架构设计思路

AI视频生成系统需解决三大核心问题：提示词的高效处理、多模态模型的稳定调用、生成资源的持久化存储。典型技术架构包含四个层级：

数据输入层：支持结构化提示词列表的导入与解析
模型服务层：集成多模态生成模型的API调用能力
流程控制层：实现循环处理、错误重试等业务逻辑
存储输出层：管理生成资源的临时存储与持久化

该架构采用模块化设计，各组件通过标准接口交互，支持横向扩展以应对高并发场景。例如在模型服务层，可通过配置化方式切换不同生成模型，而无需修改核心业务逻辑。

二、提示词处理系统实现

2.1 数据准备阶段

原始提示词数据需经过标准化处理，建议采用JSON格式存储，示例结构如下：

{
  "prompts": [
    {
      "id": "001",
      "text": "清晨的森林，阳光透过树叶"
    },
    {
      "id": "002",
      "text": "未来城市全景，飞行汽车穿梭"
    }
  ]
}

数据清洗环节需验证：

文本长度不超过模型限制（通常500字符以内）
包含必要的场景描述元素
避免特殊字符导致的解析错误

2.2 循环处理机制

通过流程编排工具实现批量处理，核心逻辑包含：

获取记录：使用Get Rows节点读取提示词列表
循环控制：配置Loop节点设置最大并发数（建议3-5）
错误处理：添加Try-Catch模块捕获单次调用异常
进度跟踪：通过计数器记录已处理条目数

示例伪代码：

for prompt in prompt_list:
    try:
        response = generate_image(prompt)
        update_record(prompt['id'], response['url'])
    except APIError as e:
        log_error(prompt['id'], str(e))
        continue

三、多模态模型调用方案

3.1 API调用规范

主流云服务商提供的文生图接口通常包含以下要素：

认证方式：Bearer Token或API Key
请求方法：POST
Content-Type：application/json
必选参数：
- 模型标识（如qwen-image-plus）
- 用户提示词（需JSON序列化）
- 生成参数（尺寸、水印等）

3.2 请求体构造

完整请求示例（去品牌化处理）：

{
  "model": "multimodal-generator",
  "input": {
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [{
        "text": "{{prompt_text}}"
      }]
    }]
  },
  "parameters": {
    "size": "1328*1328",
    "watermark": false,
    "prompt_extend": true
  }
}

关键参数说明：

prompt_extend：启用语义扩展增强生成效果
negative_prompt：可指定排除元素（如”避免出现人物”）
size：建议采用16:9比例（如1920*1080）

3.3 响应处理机制

需处理三种典型响应：

成功响应：提取图片URL并更新数据库
限流响应（HTTP 429）：实现指数退避重试
错误响应：记录错误码与消息供后续分析

四、资源管理系统实现

4.1 临时存储方案

生成图片通常具有24小时有效期，需建立清理机制：

元数据存储：在数据库记录图片URL、过期时间
定时任务：每天凌晨扫描并删除过期资源
访问控制：生成带时效的签名URL

4.2 本地持久化

通过文件操作节点实现下载，关键参数：

存储路径：按日期分目录存储（如/images/202311/）
文件名：采用UUID或提示词ID命名
文件格式：统一转换为WebP格式节省空间

示例文件操作流程：

发送HTTP GET请求获取图片二进制
创建目标目录（不存在时自动生成）
写入文件并记录本地路径
更新数据库中的存储状态

五、完整工作流示例

5.1 流程编排图

[开始] → [Get Rows] → [Loop] 
   ↓                   ↓
[HTTP Request]     [Error Handler]
   ↓                   ↓
[Update Row] → [Download File] → [结束]

5.2 关键节点配置

Get Rows节点：
- 数据源：MySQL/MongoDB等关系型数据库
- 查询条件：status='pending'
- 输出字段：id, prompt_text
HTTP Request节点：
- 方法：POST
- 头信息：
```
Authorization: Bearer ${API_KEY}
Content-Type: application/json
```
- 请求体：动态绑定提示词文本
Update Row节点：
- 更新条件：id = {{loop.item.id}}
- 更新字段：
```
image_url = {{http.response.url}}
status = 'completed'
```

5.3 性能优化建议

并发控制：限制同时运行的HTTP请求数
缓存机制：对重复提示词返回缓存结果
异步处理：将文件下载改为队列消费模式
监控告警：设置API调用失败率阈值告警

六、扩展应用场景

视频生成前奏：将生成的图片序列导入视频编辑工具
广告素材库：构建可搜索的图片资产管理系统
A/B测试：批量生成不同风格的素材进行效果对比
数据增强：为机器学习模型生成训练数据

该技术方案通过标准化流程设计，使AI视频生成过程可观测、可追溯、可复现。开发者可根据实际需求调整模型参数、存储策略等模块，构建适合自身业务场景的自动化工作流。

AI视频生成技术全流程解析：从提示词到成片的自动化实现