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[P1][配置] 爆款视频v1.2 - 初始数据seed+Staging联调 #2042

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opened 2026-09-25 21:30:12 +08:00 by xiaoxia · 1 comment
xiaoxia commented 2026-09-25 21:30:12 +08:00
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父工单：#2038

概述

爆款视频v1.2的初始数据seed、Staging环境配置、端到端测试用例、文档。

1. Seed数据脚本

scripts/seed_viral_video_data.py（幂等，可重复执行）：

1.1 CosyVoice音色配置（10种）

预置10种常用音色，写入音色配置表：

  • 男声5种：磁性男声、年轻男声、沉稳男声、阳光男声、大叔音
  • 女声5种：温柔女声、甜美女声、知性女声、活力女声、御姐音
  • 每条含：voice_id, name, gender, style, cosyaudio_voice_id, sample_text, preview_url

1.2 人设预设（5种）

  • 产品推荐官（中性专业）
  • 闺蜜分享（女生活泼）
  • 好哥们安利（男生口语）
  • 行业专家（权威专业）
  • 【数字人】虚拟主播（触发MuseTalk口型同步）

1.3 爆款结构（4种）

  • 痛点→解决方案→效果（PAS模型）
  • 钩子→卖点→案例→CTA
  • 问题放大→反转→解决方案→行动
  • 场景代入→冲突→反转→种草

1.4 目标客户（6种）

  • 年轻女性(18-30)、年轻男性(18-30)、宝妈(25-40)、中年男性(35-55)、中老年(50+)、企业主/商家

1.5 营销目的（4种）

  • 产品种草、品牌曝光、促销转化、知识科普

1.6 行业预设（10+）

  • 服装鞋帽、美妆护肤、食品饮料、家居日用、3C数码、母婴用品、运动户外、珠宝饰品、宠物用品、教育培训、五金工具、其他

1.7 预置BGM映射（10+）

按mood+industry映射到OSS上的BGM文件路径：

  • upbeat(活力)、calm(平静)、emotional(情感)、luxury(奢华)、funny(搞笑)、corporate(商务)等
  • 每个mood至少2首BGM轮换

2. Staging环境变量配置

确认以下环境变量已在Staging配置（检查现有配置，缺的补上）：

# 豆包API
DOUBAO_API_KEY=xxx
DOUBAO_VLM_MODEL=doubao-vision-pro-32k
DOUBAO_LLM_MODEL=doubao-1.5-pro-32k

# CosyVoice TTS
COSYVOICE_ENDPOINT=http://cosyvoice-worker:9880
COSYVOICE_TIMEOUT=120

# MuseTalk数字人
MUSETALK_ENDPOINT=http://musetalk-worker:8000
MUSETALK_TIMEOUT=300

# UnifiedRenderService
RENDER_SERVICE_ENDPOINT=http://render-service:9000
RENDER_TIMEOUT=600

# OSS（复用现有配置）
OSS_ACCESS_KEY_ID=xxx
OSS_ACCESS_KEY_SECRET=xxx
OSS_ENDPOINT=xxx
OSS_BUCKET=xxx

# PostgreSQL/Celery/Redis（复用现有）
DATABASE_URL=xxx
CELERY_BROKER_URL=xxx
REDIS_URL=xxx

# Credits
CREDITS_VIRAL_VIDEO_COST=50  # 每次生成消耗积分

3. 端到端测试用例（Staging环境手动跑通）

用例1：纯AI模式（v1.1兼容）

  • 前置：不上传参考音频，不填文案，fusion_level=ai_full
  • 步骤：上传3张产品图→选行业/客户/人设→点生成
  • 预期：跳过意图解析阶段，正常完成9步流水线→成片正确→扣50积分

用例2：不完整文案+AI润色

  • 前置：上传3张图，user_copy_text="这个保温杯真的很保温，早上倒的水下午还烫，颜色也好看"，fusion_level=ai_polish
  • 步骤：提交生成→等待AI理解摘要卡片
  • 预期：
    • 摘要卡片显示3-5条要点，核心"保温好""早上倒水下午烫""颜色好看"都在
    • 点"理解对了"继续→最终文案包含保温卖点，语言比用户原文更流畅有吸引力
    • 用户提到的具体事实（保温、早上倒水下午烫）保留

用例3：明确文案+按我的话来

  • 前置：上传1张图，user_copy_text="我们永康产的这款不锈钢保温杯，316食品级材质，24小时保温，售价39.9元，全国包邮"，fusion_level=user_primary
  • 步骤：提交→确认意图→等成片
  • 预期：
    • "永康""316食品级""24小时保温""39.9元""全国包邮"逐字保留
    • 文案整体以用户原话为主，AI只做衔接词添加
    • 成片配音包含所有事实信息

用例4：数字人模式

  • 前置：persona选"虚拟主播"，上传数字人参考图
  • 步骤：提交生成
  • 预期：渲染完成后自动触发MuseTalk口型同步→进度显示"🎭 数字人口型同步"阶段→最终成片人物口型与配音同步

用例5：扣点失败

  • 前置：用户积分余额=0
  • 步骤：提交生成
  • 预期：任务不启动→返回余额不足错误→不扣积分→无Celery任务创建

用例6：意图理解不对重新编辑

  • 前置：同用例2
  • 步骤：摘要卡片出现后点"理解不对"→修改文案为"主要想突出保温效果特别好，别的不用提"→重新提交
  • 预期：重新跑意图解析→新摘要聚焦保温→最终文案重点突出保温

4. 文档

apps/worker/viral_video/README.md 包含：

  • 架构说明（9步流水线流程图）
  • 各Prompt模板的调优方法（怎么改Prompt、怎么AB测试）
  • 新增人设/音色/BGM的方法
  • 常见问题排查（哪步失败看什么日志）
  • 性能指标基线（9步各步骤典型耗时）
  • 如何加新的fusion level

验收标准

  1. seed脚本在Staging DB执行成功，所有预设数据写入
  2. Staging环境变量配置完毕，服务可正常启动
  3. 6个E2E用例全部在Staging跑通
  4. README.md文档完整
  5. 前端页面所有下拉选项都有数据（不是空的）
  6. BGM映射正确，成片有BGM且音量闪避正常
父工单：#2038 ## 概述 爆款视频v1.2的初始数据seed、Staging环境配置、端到端测试用例、文档。 ## 1. Seed数据脚本 `scripts/seed_viral_video_data.py`（幂等，可重复执行）： ### 1.1 CosyVoice音色配置（10种） 预置10种常用音色，写入音色配置表： - 男声5种：磁性男声、年轻男声、沉稳男声、阳光男声、大叔音 - 女声5种：温柔女声、甜美女声、知性女声、活力女声、御姐音 - 每条含：voice_id, name, gender, style, cosyaudio_voice_id, sample_text, preview_url ### 1.2 人设预设（5种） - 产品推荐官（中性专业） - 闺蜜分享（女生活泼） - 好哥们安利（男生口语） - 行业专家（权威专业） - 【数字人】虚拟主播（触发MuseTalk口型同步） ### 1.3 爆款结构（4种） - 痛点→解决方案→效果（PAS模型） - 钩子→卖点→案例→CTA - 问题放大→反转→解决方案→行动 - 场景代入→冲突→反转→种草 ### 1.4 目标客户（6种） - 年轻女性(18-30)、年轻男性(18-30)、宝妈(25-40)、中年男性(35-55)、中老年(50+)、企业主/商家 ### 1.5 营销目的（4种） - 产品种草、品牌曝光、促销转化、知识科普 ### 1.6 行业预设（10+） - 服装鞋帽、美妆护肤、食品饮料、家居日用、3C数码、母婴用品、运动户外、珠宝饰品、宠物用品、教育培训、五金工具、其他 ### 1.7 预置BGM映射（10+） 按mood+industry映射到OSS上的BGM文件路径： - upbeat(活力)、calm(平静)、emotional(情感)、luxury(奢华)、funny(搞笑)、corporate(商务)等 - 每个mood至少2首BGM轮换 ## 2. Staging环境变量配置 确认以下环境变量已在Staging配置（检查现有配置，缺的补上）： ```bash # 豆包API DOUBAO_API_KEY=xxx DOUBAO_VLM_MODEL=doubao-vision-pro-32k DOUBAO_LLM_MODEL=doubao-1.5-pro-32k # CosyVoice TTS COSYVOICE_ENDPOINT=http://cosyvoice-worker:9880 COSYVOICE_TIMEOUT=120 # MuseTalk数字人 MUSETALK_ENDPOINT=http://musetalk-worker:8000 MUSETALK_TIMEOUT=300 # UnifiedRenderService RENDER_SERVICE_ENDPOINT=http://render-service:9000 RENDER_TIMEOUT=600 # OSS（复用现有配置） OSS_ACCESS_KEY_ID=xxx OSS_ACCESS_KEY_SECRET=xxx OSS_ENDPOINT=xxx OSS_BUCKET=xxx # PostgreSQL/Celery/Redis（复用现有） DATABASE_URL=xxx CELERY_BROKER_URL=xxx REDIS_URL=xxx # Credits CREDITS_VIRAL_VIDEO_COST=50 # 每次生成消耗积分 ``` ## 3. 端到端测试用例（Staging环境手动跑通） ### 用例1：纯AI模式（v1.1兼容） - **前置**：不上传参考音频，不填文案，fusion_level=ai_full - **步骤**：上传3张产品图→选行业/客户/人设→点生成 - **预期**：跳过意图解析阶段，正常完成9步流水线→成片正确→扣50积分 ### 用例2：不完整文案+AI润色 - **前置**：上传3张图，user_copy_text="这个保温杯真的很保温，早上倒的水下午还烫，颜色也好看"，fusion_level=ai_polish - **步骤**：提交生成→等待AI理解摘要卡片 - **预期**： - 摘要卡片显示3-5条要点，核心"保温好""早上倒水下午烫""颜色好看"都在 - 点"理解对了"继续→最终文案包含保温卖点，语言比用户原文更流畅有吸引力 - 用户提到的具体事实（保温、早上倒水下午烫）保留 ### 用例3：明确文案+按我的话来 - **前置**：上传1张图，user_copy_text="我们永康产的这款不锈钢保温杯，316食品级材质，24小时保温，售价39.9元，全国包邮"，fusion_level=user_primary - **步骤**：提交→确认意图→等成片 - **预期**： - "永康""316食品级""24小时保温""39.9元""全国包邮"逐字保留 - 文案整体以用户原话为主，AI只做衔接词添加 - 成片配音包含所有事实信息 ### 用例4：数字人模式 - **前置**：persona选"虚拟主播"，上传数字人参考图 - **步骤**：提交生成 - **预期**：渲染完成后自动触发MuseTalk口型同步→进度显示"🎭 数字人口型同步"阶段→最终成片人物口型与配音同步 ### 用例5：扣点失败 - **前置**：用户积分余额=0 - **步骤**：提交生成 - **预期**：任务不启动→返回余额不足错误→不扣积分→无Celery任务创建 ### 用例6：意图理解不对重新编辑 - **前置**：同用例2 - **步骤**：摘要卡片出现后点"理解不对"→修改文案为"主要想突出保温效果特别好，别的不用提"→重新提交 - **预期**：重新跑意图解析→新摘要聚焦保温→最终文案重点突出保温 ## 4. 文档 `apps/worker/viral_video/README.md` 包含： - 架构说明（9步流水线流程图） - 各Prompt模板的调优方法（怎么改Prompt、怎么AB测试） - 新增人设/音色/BGM的方法 - 常见问题排查（哪步失败看什么日志） - 性能指标基线（9步各步骤典型耗时） - 如何加新的fusion level ## 验收标准 1. seed脚本在Staging DB执行成功，所有预设数据写入 2. Staging环境变量配置完毕，服务可正常启动 3. 6个E2E用例全部在Staging跑通 4. README.md文档完整 5. 前端页面所有下拉选项都有数据（不是空的） 6. BGM映射正确，成片有BGM且音量闪避正常
xiaoxia added the P1feature labels 2026-09-25 21:30:12 +08:00
xiaoxia commented 2026-09-26 12:12:19 +08:00
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📌 v1.3升级补充（2026-09-26）

  1. seed脚本增加viral_video_style_templates预置10+套风格模板数据（food_fastcut/fashion_slowpush/home_cozy/beauty_closeup/tech_sleek/street_energetic/lifestyle_soft/fitness_dynamic/kids_playful/luxury_elegant），每套含完整style_guide JSON（shot_count/camera_movements/transitions/color_palette/color_tone/color_filter/composition/lighting/pace/bpm/visual_keywords/ken_burns_direction_hint）
  2. viral_video_prompt_templates seed增加video_style_integration和style_constraint_module两套Prompt初始版本
  3. 端到端测试增加用例：
    • 用例6：上传参考美食快剪视频+style_strength=medium → 验证style_analyzed阶段输出、镜头语言卡片显示、最终视频运镜节奏匹配参考（快切+暖色调）
    • 用例7：style_strength=strict模式 → 验证镜头数/时长严格匹配、ken_burns/transition/color_filter参数正确
    • 用例8：选择预置风格模板（food_fastcut）→ 验证不调用video_analyzer、直接使用模板style_guide、最终视频符合该风格
    • 用例9：style_strength=light模式 → 验证风格仅做参考，镜头数/时长灵活调整
    • 用例10：参考视频+文案融合同时使用 → 验证文案保留用户意图+运镜遵循风格，两者不冲突
  4. Staging联调验证：视频分析超时降级（故意传损坏视频验证降级不阻断流程）、临时帧文件清理（df -i确认无泄漏）
## 📌 v1.3升级补充（2026-09-26） 1. seed脚本增加viral_video_style_templates预置10+套风格模板数据（food_fastcut/fashion_slowpush/home_cozy/beauty_closeup/tech_sleek/street_energetic/lifestyle_soft/fitness_dynamic/kids_playful/luxury_elegant），每套含完整style_guide JSON（shot_count/camera_movements/transitions/color_palette/color_tone/color_filter/composition/lighting/pace/bpm/visual_keywords/ken_burns_direction_hint） 2. viral_video_prompt_templates seed增加video_style_integration和style_constraint_module两套Prompt初始版本 3. 端到端测试增加用例： * 用例6：上传参考美食快剪视频+style_strength=medium → 验证style_analyzed阶段输出、镜头语言卡片显示、最终视频运镜节奏匹配参考（快切+暖色调） * 用例7：style_strength=strict模式 → 验证镜头数/时长严格匹配、ken_burns/transition/color_filter参数正确 * 用例8：选择预置风格模板（food_fastcut）→ 验证不调用video_analyzer、直接使用模板style_guide、最终视频符合该风格 * 用例9：style_strength=light模式 → 验证风格仅做参考，镜头数/时长灵活调整 * 用例10：参考视频+文案融合同时使用 → 验证文案保留用户意图+运镜遵循风格，两者不冲突 4. Staging联调验证：视频分析超时降级（故意传损坏视频验证降级不阻断流程）、临时帧文件清理（df -i确认无泄漏）
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Reference: xiaoxia/xiaoxia-saas#2042
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