diff --git a/packages/shared/celery_queues.py b/packages/shared/celery_queues.py
index c9f4e45e6..ffb975746 100644
--- a/packages/shared/celery_queues.py
+++ b/packages/shared/celery_queues.py
@@ -1,14 +1,14 @@
 """Celery 队列定义与路由配置（API / Worker 共享）。
 
-#1714 队列隔离：用户等待的视频生成任务路由到高优先级 `generation` 队列，
-由专用 worker 进程独占消费；素材入库/转码等后台批量任务路由到 `transcode`
-队列；其余杂项任务走默认 `celery` 队列。转码队列积压时，视频生成任务
-仍能被 generation worker 立即领取执行，不会排队。
+#1714 + #2073 队列分流：用户同步等待的实时任务路由到 `generation` 高优队列，
+由专用 generation worker 独占消费；素材入库/转码/AI 分析/查重等后台批量任务路由
+到 `transcode` 队列；beat 定时清理等轻量维护任务走默认 `celery` 队列。
+transcode / celery 队列积压时，generation 队列仍能被立即领取，不阻塞用户实时链路。
 
 队列说明：
-- generation: 用户提交的视频生成/预览渲染（延迟敏感，资源消耗大）
-- transcode: 素材入库（HEVC 转码）、AI 分类、素材查重（批量、可排队）
-- celery(默认): 配音、语音、下载缩略图、定时清理等杂项
+- generation: 用户同步等待的实时任务（视频生成、TTS、音色克隆、lipsync、AI 数字人、人声/背景提取）
+- transcode:  后台批量/异步任务（素材入库转码、AI 分类打标、质量评分、原子切片、查重、批量下载/缩略图）
+- celery:     beat 定时巡检/清理等轻量维护任务（极短、低优、不占业务槽）
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -20,8 +20,9 @@ QUEUE_GENERATION = "generation"
 QUEUE_TRANSCODE = "transcode"
 QUEUE_DEFAULT = "celery"
 
-# Worker 消费的队列列表（顺序即优先级：高优队列排在前面）
-WORKER_QUEUES = (QUEUE_GENERATION, QUEUE_TRANSCODE, QUEUE_DEFAULT)
+# 三个消费组各自消费的队列列表（顺序即优先级：高优队列排在前面）
+WORKER_QUEUES_GENERATION = (QUEUE_GENERATION,)
+WORKER_QUEUES_TRANSCODE = (QUEUE_TRANSCODE, QUEUE_DEFAULT)
 
 # 队列声明：持久化队列，broker 重启不丢消息
 task_queues = (
@@ -31,15 +32,47 @@ task_queues = (
 )
 
 # ── 任务路由表：task name → 队列 ──
-# 键支持 celery 标准通配符。
+# 键支持 celery 标准通配符。所有生产端（API send_task / worker 内 send_task）
+# 未显式指定 queue 时按此表路由；漏配会走默认队列 celery，被 transcode worker 消费。
+# 新增实时任务务必在此表显式路由到 generation，避免落到后台队列排队。
 task_routes = {
-    # 高优先级：用户等待的视频生成
+    # ── 高优先级：用户同步等待的实时链路 ──
+    # 视频生成（主链路）
     "worker.generate_video": {"queue": QUEUE_GENERATION},
-    # 后台批量：素材入库/转码 + AI 分类 + 素材查重，积压不影响生成
+    # TTS 合成 / 片段合成（配音页、视频生成配乐/TTS 链路）
+    "worker.process_tts_synthesis": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+    "worker.process_tts_segment_synthesis": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+    # 音色克隆（用户主动上传样本等待克隆完成）
+    "worker.process_voice_clone": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+    # 人声/背景提取（音色克隆前置步骤，用户同步等待）
+    "worker.extract_voice": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+    "worker.extract_background": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+    # AI 数字人渲染（用户主动触发，等待成片）
+    "ai_avatar_render.execute": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+    # GPU MuseTalk 口型同步（用户等成片，链路子任务全部走 generation 避免跨队列阻塞）
+    "lipsync_gpu_process_async": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+    "lipsync_tts.synthesize_and_submit": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+    "lipsync_tts.poll_mediakit_status": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+    "lipsync_tts.persist_output_video": {"queue": QUEUE_GENERATION},
+
+    # ── 后台批量：素材入库/转码 + AI 分析/打标 + 查重，积压不影响生成 ──
     "worker.ingest_asset": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
     "worker.classify_asset": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
+    "worker.calculate_asset_quality": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
+    "worker.generate_atom_clips": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
+    "worker.tag_atom_clip": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
+    "worker.backfill_atom_clip_tags": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
     "worker.process_duplication_check": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
     "worker.check_duplicate": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
+    "worker.batch_download_videos": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
+    "worker.batch_generate_thumbnails": {"queue": QUEUE_TRANSCODE},
+
+    # ── beat 定时清理/巡检任务走默认 celery 队列（由 transcode worker 消费）──
+    # 未在此表显式列出的 cleanup 任务会落到默认队列 celery，不占 generation 槽位。
+    "worker.cleanup_stale_pending_tasks": {"queue": QUEUE_DEFAULT},
+    "worker.cleanup_stale_running_tasks": {"queue": QUEUE_DEFAULT},
+    "worker.cleanup_stale_ingest_jobs": {"queue": QUEUE_DEFAULT},
+    "worker.cleanup_stale_voice_clones": {"queue": QUEUE_DEFAULT},
 }
 
 # 生成任务的预取数：渲染是长任务，预取 1 避免任务被某个 worker 占住不调度
@@ -47,11 +80,10 @@ GENERATION_WORKER_PREFETCH_MULTIPLIER = 1
 
 
 def apply_queue_settings(app) -> None:
-    """把队列隔离配置应用到 Celery app（API 生产端与 Worker 消费端都要调用）。
+    """把队列分流配置应用到 Celery app（API 生产端与 Worker 消费端都要调用）。
 
     配置 task_queues / task_routes / task_default_queue。生产端靠 task_routes
-    把消息投递到对应队列；消费端靠 task_queues 声明自己消费哪些队列
-    （实际消费集由启动参数 -Q 控制）。
+    把消息投递到对应队列；消费端靠启动参数 -Q 控制自己消费哪些队列（entrypoint）。
     """
     app.conf.task_queues = task_queues
     app.conf.task_routes = task_routes