SuiXuAi 视频创作平台产品系统Vibe Coding

1. 立项原因
SuiXuAi 要解决的核心问题，不是“能不能生成一段视频”，而是“如何把文案稳定地变成可交付的成片”。在传统视频生产流程中，从小说或文案到最终视频，需要经过编剧、分镜、角色设定、素材准备、视频生成、配音、剪辑等多个环节，往往分散在不同工具和不同岗位之间。流程割裂带来的直接问题是生产周期长、沟通成本高、返工频繁。
同时，多镜头生产对一致性要求很高。角色形象、场景风格、道具细节如果每个镜头独立生成，很容易出现人物变脸、场景跳变、风格不统一的问题。视频生成又属于分钟级长任务，一旦中途失败，传统方式往往只能从头再来，时间和算力成本都不可控。再加上不同模型供应商在能力、价格、延迟和可用性上差异明显，如果没有统一的路由和成本管理，单条视频的真实成本很难核算。
因此，SuiXuAi 的产品定位不是单一的文生视频工具，而是一套面向项目化创作的视频生产系统：把分集、剧本、审核、资产、分镜、生成和合成组织成一条可编排、可恢复、可追踪的工作流，让用户在模型能力不稳定的前提下，仍然能够稳定完成视频生产任务。
2. 行业场景与业务场景
SuiXuAi 主要面向 MCN 机构、短剧制作团队、网文 IP 方、广告公司和代运营团队。典型行业场景包括批量短视频生产、小说推文视频、短剧分集样片、广告素材的多版本制作，以及网文 IP 的视觉化宣传。
在实际业务中，用户通常先创建项目并导入小说或文案，系统完成分集规划和剧本生成；剧本经过人工审核后，进入角色、场景、道具等资产准备阶段；随后生成分镜表，再按镜头进行图像、视频、配音和音效生成；最后完成合成与导出。整个过程中，用户可以单镜重做，也可以在上游修改后只补跑受影响的下游任务。

SuiXuAi 的功能围绕“项目化视频生产”展开，主要包含以下模块。
项目管理与分集规划。 以项目为单位管理小说、文案和创作目标，支持自动拆集、生成分集大纲和剧情节拍，帮助团队把长文本拆成可执行的生产单元。
剧本与分镜编辑。 支持文案转剧本、剧本转分镜表，提供人工修改、内容锁定和版本对比能力。分镜表是后续资产和视频生成的依据，也是上下游依赖关系的核心载体。
审核工作流。 在剧本、分镜和关键镜头设置人工确认点，只有审核通过的内容才进入下游生成，避免错误内容被批量放大。
共享资产库。 角色、场景、道具统一建档，支持跨镜头复用。资产库既作为生成时的结构化上下文，也用于保证多镜头之间的人物和场景一致性，同时减少重复生成带来的成本。
多模态生成。 覆盖文生图、图生视频、文生视频、语音合成、背景音乐和音效等能力，满足从画面到声音的完整视频生产需求。
任务中心与状态追踪。 视频生成任务异步执行，前端可以查看排队、运行、成功、失败、待审核等状态，并展示阶段进度和失败原因。
单镜重做与依赖补跑。 单个镜头可以独立重做，不影响其他已完成结果；上游分镜修改后，系统根据依赖关系标记受影响的下游节点，只重跑必要部分。
多模型路由与降级。 文本、图片、视频、音频分别路由到不同供应商，综合能力、价格、延迟和可用性进行选择；主模型失败或超时时自动切换备用模型。
成本与用量统计。 按模型和任务记录调用量、Token、生成张数、视频秒数、耗时和单条视频成本，帮助团队控制预算。
合成导出。 支持按分辨率、比例和时长进行合成导出，并支持镜头级替换和重新合成。

技术栈与框架
前端采用 React/Next.js 与 TypeScript 构建创作工作台，通过 SSE 或 WebSocket 展示长任务进度和阶段状态。后端采用 Python FastAPI 提供 RESTful API 和异步任务接口，负责项目、剧本、分镜、资产和任务管理。
任务编排层由状态机、任务队列和 Worker 组成，使用 Celery 或 RQ 配合 Redis 实现异步调度，避免视频生成阻塞主请求。业务数据存储在 PostgreSQL 或 MySQL，Redis 承担缓存、队列和并发控制，图片、视频等大文件存放在 S3、OSS 或 MinIO 等对象存储中。
模型层通过统一的模型网关接入多家供应商，提供 OpenAI 兼容接口、凭证管理、模型映射、限流、重试、降级和用量统计。部署上采用 Docker 和 Nginx，根据规模扩展到 Kubernetes，并配套日志、Trace 和告警体系。
实现亮点
第一，采用“主状态机 + 阶段内子步骤”的设计。主流程划分为规划、审核、资产、分镜、生成与合成五个主阶段，每个阶段都有明确的输入、输出、状态、失败原因和重试策略。这样既保证流程可控，也允许阶段内部保留一定的模型判断空间。
第二，实现断点续跑。每个阶段保存检查点，任务失败后从最近成功的节点恢复，而不是整条任务重新开始，显著降低长任务失败带来的时间和成本损失。
第三，实现依赖图驱动的补跑。上游分镜修改后，系统能够识别受影响的下游节点，只重跑必要部分，保护已经完成且未受影响的生成结果。
第四，实现幂等与防重复扣费。任务提交时携带幂等键，重复点击或重复消息不会触发重复生成和重复计费。
第五，实现多模型路由与降级。不同模态使用不同供应商，主模型异常时自动切换备用模型，并记录降级原因，保证任务连续性。
第六，通过共享资产库提升一致性。