feat: 功能优化
This commit is contained in:
@@ -15,7 +15,9 @@
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"Bash(git checkout:*)",
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||||
"Bash(tree:*)",
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||||
"Bash(ls:*)",
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||||
"Bash(mysql:*)"
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||||
"Bash(mysql:*)",
|
||||
"Bash(npm run lint:*)",
|
||||
"Bash(npx vue-tsc:*)"
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],
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"deny": [],
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"ask": []
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@@ -25,6 +25,10 @@
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- Pinia 3.0.3 状态管理
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- TailwindCSS 4.1.14 样式
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## 代码简化
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- 只保留核心分支，移除重复校验 / 冗余注释”，例：“生成 Java 订单支付接口逻辑，仅包含参数非空校验、支付状态判断 2 个核心分支，无需异常场景的冗余兜底代码
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- 用三目运算符简化 if-else 冗余，避免单分支重复判断；变量仅定义必要的，移除未被调用的临时变量
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**数据库与基础设施：**
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- MySQL 8.0+（主要）
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- 支持 PostgreSQL、Oracle、SQL Server、DM、KingbaseES、OpenGauss、TiDB
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@@ -1,365 +0,0 @@
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# 阿里云智能媒体服务 - SubmitMediaProducingJob API文档
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## 📋 API概述
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**接口名称：** SubmitMediaProducingJob（提交剪辑合成作业）
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**服务名称：** Intelligent Media Services (IMS) - 智能媒体服务
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**API版本：** 2020-11-09
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### 业务说明
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`SubmitMediaProducingJob` 是阿里云智能媒体服务的核心API接口，主要用于**提交媒体剪辑合成任务**。当用户需要对视频或音频素材进行剪辑、合成、添加特效、转码等后期制作时，可以通过调用此接口自动完成这些复杂的媒体处理工作。
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#### 核心业务场景
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1. **视频剪辑制作**
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- 多个视频片段的拼接合成
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- 添加转场效果和过渡动画
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- 视频片段的裁剪和缩放
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2. **音视频处理**
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- 音频与视频的同步合成
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- 添加背景音乐和音效
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- 音频混合和音量调节
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3. **多轨道编辑**
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- 支持视频轨道、音频轨道、字幕轨道
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- 实现复杂的多层编辑效果
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- 视频叠加和水印添加
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4. **模板化制作**
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- 使用预定义模板快速生成视频
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- 批量内容生产
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- 统一风格的视频输出
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5. **云端转码**
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- 视频格式转换（MP4、AVI、MOV等）
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- 分辨率和码率调整
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- 自适应码率输出
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## 🔐 授权信息
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| 操作名 | 访问级别 | 资源类型 | 条件键 | 关联操作 |
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|--------|----------|----------|--------|----------|
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| ice:SubmitMediaProducingJob | 写权限 | 所有资源 (`*`) | 无 | 无 |
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## 📡 接口调用
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**请求方法：** POST
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**调用地址：** `https://ims.ap-southeast-1.aliyuncs.com/`
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**请求路径：** `/2020-11-09/submitMediaProducingJob`
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### ⚠️ 重要说明
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- 此接口仅返回作业**提交结果**，作业提交后将在后台异步处理
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- 时间线中引用的素材可以是媒体库中的资产或OSS对象
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- **不支持**外部URL或CDN URL
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- 生产完成后，输出文件会自动注册为媒体资产
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||||
- 需要先分析媒体资产，才能查询时长和分辨率信息
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## 🔒 调用限制
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| 限制项 | 限制值 | 说明 |
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|--------|--------|------|
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| **QPS限制** | 30次/秒 | 超出限制会返回"Throttling.User"错误 |
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| **视频轨道** | 最多100个 | 每个项目最多可创建100条视频轨道 |
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||||
| **图片轨道** | 最多100个 | 每个项目最多可创建100条图片轨道 |
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||||
| **字幕轨道** | 最多100个 | 每个项目最多可创建100条字幕轨道 |
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||||
| **素材总大小** | 不超过1TB | 项目中所有素材文件的总大小限制 |
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| **输出分辨率** | 128px - 4096px | 宽度和高度都必须在128-4096像素之间 |
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| **视频短边** | 不超过2160px | 视频的短边不能超过2160像素 |
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| **区域限制** | 同一区域 | 素材和输出的OSS桶必须与IMS服务区域一致 |
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## 📝 请求参数
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### 主要参数说明
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| 参数名 | 类型 | 必填 | 描述 | 示例值 |
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|--------|------|------|------|--------|
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| **ProjectId** | string | 否 | 编辑项目的ID | `xxxxxfb2101cb318xxxxx` |
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| **Timeline** | string | 否 | 在线编辑作业的时间线配置 | 详见时间线配置 |
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| **TemplateId** | string | 否 | 模板ID（使用模板快速构建时间线） | `****96e8864746a0b6f3****` |
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||||
| **ClipsParam** | string | 否 | 模板素材参数（JSON格式） | - |
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||||
| **ProjectMetadata** | string | 否 | 编辑项目的元数据（JSON格式） | - |
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||||
| **OutputMediaTarget** | string | 否 | 输出文件类型：`oss-object`/`vod-media`/`S3` | `oss-object` |
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||||
| **OutputMediaConfig** | **Yes** | **是** | 输出文件配置（JSON格式） | 详见配置说明 |
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||||
| **UserData** | string | 否 | 用户自定义数据（最多512字节） | `{"NotifyAddress":"https://..."}` |
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||||
| **ClientToken** | string | 否 | 客户端令牌（确保请求幂等性） | `****12e8864746a0a398****` |
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||||
| **Source** | string | 否 | 请求来源：`OpenAPI`/`AliyunConsole`/`WebSDK` | `OPENAPI` |
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||||
| **EditingProduceConfig** | string | 否 | 编辑制作参数 | 详见配置说明 |
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||||
| **MediaMetadata** | string | 否 | 产出视频的元数据 | `{"Title":"test-title"}` |
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||||
### 参数组合规则
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||||
**三选一参数：** `ProjectId`、`Timeline`、`TemplateId` 中必须指定一个，其余两个必须为空。
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- 如果指定 `ProjectId`：使用现有编辑项目
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- 如果指定 `Timeline`：直接定义时间线
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- 如果指定 `TemplateId`：必须同时指定 `ClipsParam`
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## 💾 输出配置示例
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### 示例1：输出到OSS
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||||
```json
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{
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||||
"MediaURL": "https://my-test-bucket.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/test/xxxxxtest001xxxxx.mp4",
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||||
"Bitrate": 2000,
|
||||
"Width": 800,
|
||||
"Height": 680
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
**配置说明：**
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||||
- `MediaURL`：OSS对象URL，格式为 `https://bucketname.oss-region-name.aliyuncs.com/xxx/yyy.ext`
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||||
- `Bitrate`：输出码率（Kbit/s），越高视频越清晰，最大值为5000
|
||||
- `Width`/`Height`：输出分辨率，留空则使用输入素材的最大分辨率
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||||
|
||||
### 示例2：输出到ApsaraVideo VOD
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||||
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||||
```json
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||||
{
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||||
"StorageLocation": "outin-*xxxxxx7d2a3811eb83da00163exxxxxx.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com",
|
||||
"FileName": "output.mp4",
|
||||
"Bitrate": 2000,
|
||||
"Width": 800,
|
||||
"Height": 680,
|
||||
"VodTemplateGroupId": "VOD_NO_TRANSCODE"
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**配置说明：**
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||||
- `StorageLocation`：VOD中的存储位置（不含http://前缀）
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||||
- `FileName`：输出文件名（包含扩展名）
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||||
- `VodTemplateGroupId`：VOD转码模板组ID，设为`VOD_NO_TRANSCODE`表示不转码
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### OutputMediaConfig 参数详解
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| 参数名 | 类型 | 说明 |
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|--------|------|------|
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||||
| MediaURL | String | 输出文件URL（oss-object类型） |
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||||
| StorageLocation | String | VOD存储位置（vod-media类型） |
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||||
| FileName | String | 输出文件名（vod-media类型） |
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||||
| Width | Integer | 输出宽度（默认：输入素材最大宽度） |
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||||
| Height | Integer | 输出高度（默认：输入素材最大高度） |
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||||
| Bitrate | Integer | 输出码率（默认：输入素材最大码率） |
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||||
| VodTemplateGroupId | String | VOD转码模板组ID |
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---
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## 📤 响应参数
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| 参数名 | 类型 | 描述 | 示例值 |
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|--------|------|------|--------|
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||||
| RequestId | string | 请求ID（唯一标识） | `****36-3C1E-4417-BDB2-1E034F****` |
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||||
| ProjectId | string | 编辑项目ID | `****b4549d46c88681030f6e****` |
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||||
| **JobId** | string | **作业ID（用于查询作业状态）** | `****d80e4e4044975745c14b****` |
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||||
| MediaId | string | 输出文件的媒体资产ID | `****c469e944b5a856828dc2****` |
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||||
| VodMediaId | string | 输出文件在VOD中的媒体资产ID（如适用） | `****d8s4h75ci975745c14b****` |
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||||
### 响应示例
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||||
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||||
```json
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||||
{
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||||
"RequestId": "****36-3C1E-4417-BDB2-1E034F****",
|
||||
"ProjectId": "****b4549d46c88681030f6e****",
|
||||
"JobId": "****d80e4e4044975745c14b****",
|
||||
"MediaId": "****c469e944b5a856828dc2****",
|
||||
"VodMediaId": "****d8s4h75ci975745c14b****"
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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---
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||||
## 🔧 EditingProduceConfig 配置
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||||
用于控制编辑制作过程的参数。
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```json
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{
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||||
"AutoRegisterInputVodMedia": "true",
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||||
"OutputWebmTransparentChannel": "true",
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||||
"CoverConfig": {
|
||||
"CustomThumbnail": "https://example.com/thumb.jpg"
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
**参数说明：**
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||||
- `AutoRegisterInputVodMedia`：是否自动注册时间线中的VOD媒体资产到IMS，默认 `true`
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||||
- `OutputWebmTransparentChannel`：输出视频是否包含Alpha通道（透明度），默认 `false`
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||||
- `CoverConfig`：自定义缩略图配置
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||||
---
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||||
## 🚨 错误码
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||||
| HTTP状态码 | 错误码 | 错误消息 |
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|------------|--------|----------|
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||||
| 400 | InvalidParameter | 参数不合法 |
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| 404 | ProjectNotFound | 指定的项目不存在 |
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| 429 | Throttling.User | 请求频率超过限制（30 QPS） |
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## 💡 典型使用场景
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### 场景1：视频片段拼接
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```json
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{
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||||
"Timeline": {
|
||||
"VideoTracks": [
|
||||
{
|
||||
"VideoTrackClips": [
|
||||
{"MediaId": "****4d7cf14dc7b83b0e801c****"},
|
||||
{"MediaId": "****4d7cf14dc7b83b0e801c****"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"OutputMediaConfig": {
|
||||
"MediaURL": "https://my-bucket.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/output.mp4",
|
||||
"Bitrate": 2000
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
**业务场景：** 将两个视频片段无缝拼接成一个完整视频
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### 场景2：模板化视频生产
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```json
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{
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||||
"TemplateId": "****template-id****",
|
||||
"ClipsParam": {
|
||||
"clips": [
|
||||
{"MediaId": "****video1****"},
|
||||
{"MediaId": "****video2****"}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"OutputMediaConfig": {
|
||||
"MediaURL": "https://my-bucket.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/template-output.mp4"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
**业务场景：** 使用预定义模板快速生成风格统一的视频内容
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||||
### 场景3：视频转码并上传VOD
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||||
```json
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||||
{
|
||||
"Timeline": {
|
||||
"VideoTracks": [
|
||||
{
|
||||
"VideoTrackClips": [
|
||||
{"MediaId": "****source-video****"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"OutputMediaTarget": "vod-media",
|
||||
"OutputMediaConfig": {
|
||||
"StorageLocation": "outin-xxxxx.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com",
|
||||
"FileName": "transcoded-video.mp4",
|
||||
"Bitrate": 1500,
|
||||
"Width": 1920,
|
||||
"Height": 1080
|
||||
},
|
||||
"UserData": {
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||||
"NotifyAddress": "https://your-callback-url.com"
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
**业务场景：** 将视频转码为不同分辨率和码率，并直接上传到VOD系统
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## 📊 相关API
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||||
- **GetMediaProducingJob**：查询媒体剪辑合成作业状态
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||||
- **CancelMediaProducingJob**：取消媒体剪辑合成作业
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||||
- **CreateEditingProject**：创建编辑项目
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||||
## 🔗 相关文档
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||||
- [时间线配置说明](https://www.alibabacloud.com/help/en/ims/developer-reference/timeline-configuration-description)
|
||||
- [编辑制作参数说明](https://www.alibabacloud.com/help/en/ims/developer-reference/clip-composition-parameter-description)
|
||||
- [模板创建和使用](https://www.alibabacloud.com/help/en/ims/user-guide/create-and-use-a-normal-template)
|
||||
- [回调配置](https://www.alibabacloud.com/help/en/ims/use-cases/to-configure-a-callback-when-a-clip-completes)
|
||||
- [常见问题FAQ](https://www.alibabacloud.com/help/en/ims/support/intelligent-production-making-faq)
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 📌 注意事项
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||||
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||||
1. **异步处理：** 作业提交后立即返回，任务在后台异步执行
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||||
2. **费用说明：** 按实际处理时长和输出文件大小计费
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||||
3. **配额管理：** 建议使用 `ClientToken` 确保请求幂等性
|
||||
4. **回调通知：** 通过 `UserData.NotifyAddress` 设置完成回调通知
|
||||
5. **文件大小：** 单次处理的文件总大小建议不超过1GB，超过建议分段处理
|
||||
6. **格式支持：** 支持主流视频/音频格式（MP4、AVI、MOV、MP3、AAC等）
|
||||
7. **转码速度：** 处理速度取决于输出质量设置，高质量处理时间较长
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 🎯 最佳实践
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||||
|
||||
### 1. 幂等性保证
|
||||
```javascript
|
||||
// 使用ClientToken确保同一请求不会被重复处理
|
||||
const clientToken = generateUUID();
|
||||
await submitMediaProducingJob({
|
||||
ClientToken: clientToken,
|
||||
// ... 其他参数
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 状态轮询
|
||||
```javascript
|
||||
// 提交作业后，使用JobId轮询查询状态
|
||||
const jobId = response.JobId;
|
||||
const status = await getMediaProducingJob({ JobId: jobId });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 错误重试
|
||||
```javascript
|
||||
// 针对网络错误或限流错误进行指数退避重试
|
||||
try {
|
||||
await submitMediaProducingJob(params);
|
||||
} catch (error) {
|
||||
if (error.code === 'Throttling.User') {
|
||||
// 等待后重试
|
||||
await sleep(1000);
|
||||
await submitMediaProducingJob(params);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. 资源清理
|
||||
```javascript
|
||||
// 处理完成后，及时清理不必要的中间文件
|
||||
await deleteMediaAssets([tempMediaId1, tempMediaId2]);
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*文档版本：v1.0* | *最后更新：2025-11-29*
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||||
@@ -1,155 +0,0 @@
|
||||
# 可灵数字人功能集成报告
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||||
|
||||
## 功能概述
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||||
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||||
基于302.ai的可灵API，我们成功集成了独立的人脸识别功能，为后续对口型服务提供基础支持。
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||||
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||||
## 后端开发
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||||
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||||
### 1. API客户端
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||||
- **文件**: `yudao-module-tik/src/main/java/cn/iocoder/yudao/module/tik/kling/KlingClient.java`
|
||||
- **功能**: 调用302.ai的Identify-Face接口
|
||||
- **复用**: 使用现有的LatentsyncProperties配置（API密钥已配置）
|
||||
|
||||
### 2. 业务服务
|
||||
- **Service接口**: `KlingService.java`
|
||||
- **Service实现**: `KlingServiceImpl.java`
|
||||
- **Controller**: `KlingController.java` (路径: `/webApi/api/tik/kling/identify-face`)
|
||||
|
||||
### 3. 数据传输对象
|
||||
- **请求VO**: `KlingIdentifyFaceReqVO.java`
|
||||
- **响应VO**: `KlingIdentifyFaceRespVO.java`
|
||||
- **DTO**: `KlingIdentifyFaceRequest.java`, `KlingIdentifyFaceResponse.java`
|
||||
|
||||
### API接口
|
||||
```
|
||||
POST /webApi/api/tik/kling/identify-face
|
||||
Content-Type: application/json
|
||||
|
||||
Request:
|
||||
{
|
||||
"videoUrl": "https://example.com/video.mp4"
|
||||
}
|
||||
|
||||
Response:
|
||||
{
|
||||
"code": 0,
|
||||
"data": {
|
||||
"sessionId": "session_xxxxx",
|
||||
"faceData": [
|
||||
{
|
||||
"faceId": "face_001",
|
||||
"faceImage": "https://...",
|
||||
"startTime": 1000,
|
||||
"endTime": 5000
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 前端开发
|
||||
|
||||
### 1. API服务
|
||||
- **文件**: `frontend/app/web-gold/src/api/kling.js`
|
||||
- **功能**: `identifyFace()` 方法
|
||||
|
||||
### 2. 页面组件
|
||||
- **文件**: `frontend/app/web-gold/src/views/kling/IdentifyFace.vue`
|
||||
- **功能**:
|
||||
- 视频上传（支持 .mp4/.mov）
|
||||
- 拖拽上传支持
|
||||
- 进度显示
|
||||
- 识别结果展示（人脸列表、时间段）
|
||||
- 科技极简风格UI（黑蓝紫色调）
|
||||
|
||||
### 3. 路由配置
|
||||
- **文件**: `frontend/app/web-gold/src/router/index.js`
|
||||
- **路径**: `/digital-human/kling`
|
||||
- **菜单项**: "可灵数字人"（位于"数字人"分组下）
|
||||
|
||||
## 技术特点
|
||||
|
||||
### 1. 配置复用
|
||||
- 复用了现有的 `LatentsyncProperties` 配置
|
||||
- API Key: `sk-0IZJ2oo7VCkegFuF3JRsSRtyFUsIvLoHNK8OpulnlsStFN78`
|
||||
- Base URL: `https://api.302.ai`
|
||||
|
||||
### 2. 代码架构
|
||||
- 遵循Yudao框架的分层架构
|
||||
- 复用现有的客户端模式（参考LatentsyncClient）
|
||||
- VO/DTO分层设计
|
||||
|
||||
### 3. 前端设计
|
||||
- 采用Vue 3 Composition API
|
||||
- 响应式设计（支持移动端）
|
||||
- 科技极简风格（渐变背景、毛玻璃效果）
|
||||
|
||||
## 文件结构
|
||||
|
||||
```
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||||
yudao-module-tik/src/main/java/cn/iocoder/yudao/module/tik/kling/
|
||||
├── KlingClient.java # API客户端
|
||||
├── KlingService.java # 服务接口
|
||||
├── KlingServiceImpl.java # 服务实现
|
||||
├── KlingController.java # REST控制器
|
||||
├── dto/
|
||||
│ ├── KlingIdentifyFaceRequest.java
|
||||
│ └── KlingIdentifyFaceResponse.java
|
||||
└── vo/
|
||||
├── KlingIdentifyFaceReqVO.java
|
||||
└── KlingIdentifyFaceRespVO.java
|
||||
|
||||
frontend/app/web-gold/src/
|
||||
├── api/
|
||||
│ └── kling.js # 前端API
|
||||
├── views/
|
||||
│ └── kling/
|
||||
│ └── IdentifyFace.vue # 识别页面
|
||||
└── router/
|
||||
└── index.js # 路由配置（含可灵路由）
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 使用说明
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||||
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||||
### 1. 访问页面
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||||
- 登录系统后，点击左侧菜单 **数字人** > **可灵数字人**
|
||||
|
||||
### 2. 上传视频
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||||
- 支持格式：.mp4, .mov
|
||||
- 文件大小：≤ 100MB
|
||||
- 视频时长：2-60秒
|
||||
- 支持拖拽上传
|
||||
|
||||
### 3. 人脸识别
|
||||
- 点击"开始识别"按钮
|
||||
- 系统调用302.ai API进行分析
|
||||
- 显示识别结果：
|
||||
- 会话ID（用于后续操作）
|
||||
- 检测到的人脸列表
|
||||
- 每张人脸的可对口型时间段
|
||||
|
||||
## 注意事项
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||||
|
||||
1. **视频URL**: 目前页面使用本地URL进行测试，生产环境需要先上传到OSS获取公网URL
|
||||
2. **API密钥**: 已使用现有的302.ai配置，无需额外配置
|
||||
3. **跨域**: 确保前端已配置API代理到后端
|
||||
|
||||
## 后续扩展
|
||||
|
||||
1. **口型同步功能**: 基于sessionId进行口型同步
|
||||
2. **批量处理**: 支持多个视频的批量识别
|
||||
3. **历史记录**: 保存识别历史到数据库
|
||||
4. **结果导出**: 支持导出识别结果
|
||||
|
||||
## 测试建议
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||||
|
||||
1. 测试不同格式的视频文件
|
||||
2. 测试大文件上传（接近100MB）
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||||
3. 测试网络异常情况
|
||||
4. 测试识别失败场景
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**开发完成时间**: 2024-11-30
|
||||
**状态**: 后端API完成，前端页面完成，待测试联调
|
||||
@@ -1,314 +0,0 @@
|
||||
# 数字人任务策略模式优化
|
||||
|
||||
## 概述
|
||||
|
||||
本次重构将数字人任务的口型同步逻辑从传统的 if-else 条件判断优化为**策略模式**，提升了代码的可维护性、可扩展性和可测试性。
|
||||
|
||||
## 架构设计
|
||||
|
||||
### 1. 策略模式结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ DigitalHumanTaskServiceImpl │
|
||||
│ - syncLip() │
|
||||
│ ├─ lipSyncStrategyFactory │
|
||||
│ └─ getStrategyForTask() │
|
||||
└───────────────┬─────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌───────────────────┐
|
||||
│ LipSyncStrategy │ (接口)
|
||||
│ + syncLip() │
|
||||
│ + getStrategyName()│
|
||||
│ + supports() │
|
||||
│ + getPriority() │
|
||||
│ + getDescription()│
|
||||
└────────┬──────────┘
|
||||
│
|
||||
├────────────────────┬──────────────────────
|
||||
│ │
|
||||
▼ ▼
|
||||
┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐
|
||||
│KlingStrategy │ │LatentsyncStrategy │
|
||||
│ - Priority: │ │ - Priority: 50 │
|
||||
│ 100 │ │ - Fallback策略 │
|
||||
│ - Advanced │ │ - 通用口型同步 │
|
||||
│ Lip-Sync │ └──────────────────────┘
|
||||
└──────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 核心组件
|
||||
|
||||
#### 2.1 LipSyncStrategy 接口
|
||||
```java
|
||||
public interface LipSyncStrategy {
|
||||
// 执行口型同步
|
||||
String syncLip(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) throws Exception;
|
||||
|
||||
// 策略名称
|
||||
String getStrategyName();
|
||||
|
||||
// 是否支持该任务
|
||||
boolean supports(TikDigitalHumanTaskDO task);
|
||||
|
||||
// 优先级（数字越大优先级越高）
|
||||
int getPriority();
|
||||
|
||||
// 策略描述
|
||||
String getDescription();
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2.2 LipSyncStrategyFactory 工厂类
|
||||
```java
|
||||
@Component
|
||||
public class LipSyncStrategyFactory {
|
||||
// 注册策略
|
||||
public void registerStrategy(LipSyncStrategy strategy);
|
||||
|
||||
// 根据任务选择策略
|
||||
public LipSyncStrategy getStrategyForTask(TikDigitalHumanTaskDO task);
|
||||
|
||||
// 获取所有支持的策略
|
||||
public List<LipSyncStrategy> getAllStrategies();
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2.3 具体策略实现
|
||||
|
||||
**KlingLipSyncStrategy（优先级 100）**
|
||||
- 使用可灵 advanced-lip-sync API
|
||||
- 要求：`klingSessionId` 和 `klingFaceId`
|
||||
- 如果参数缺失，自动回退到 Latentsync
|
||||
|
||||
**LatentsyncLipSyncStrategy（优先级 50）**
|
||||
- 使用 302.ai Latentsync 通用接口
|
||||
- 作为默认回退策略
|
||||
- 支持所有标准的口型同步任务
|
||||
|
||||
### 3. 工作流程
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. 创建任务 → 验证参数 → 存储记录
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
2. 异步处理 → prepareFiles → synthesizeVoice
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
3. 选择策略 → getStrategyForTask()
|
||||
│
|
||||
├─ Kling策略（如果支持）
|
||||
└─ Latentsync策略（回退）
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
4. 执行口型同步 → 提交异步任务 → 加入轮询队列
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
5. 轮询服务检测状态 → 更新任务 → 返回结果
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 重构详情
|
||||
|
||||
### 修改前的问题
|
||||
|
||||
**问题 1：违反开闭原则**
|
||||
```java
|
||||
// 传统 if-else 实现
|
||||
if ("302ai".equals(aiProvider)) {
|
||||
syncWithLatentsync();
|
||||
} else if ("kling".equals(aiProvider)) {
|
||||
syncWithKling();
|
||||
} else if ("aliyun".equals(aiProvider)) {
|
||||
// TODO: 新增供应商需要修改此方法
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**问题 2：职责不单一**
|
||||
- 每个分支包含大量业务逻辑
|
||||
- 难以单元测试
|
||||
- 重复代码多
|
||||
|
||||
**问题 3：可扩展性差**
|
||||
- 新增 AI 供应商需要修改核心服务类
|
||||
- 违反单一职责原则
|
||||
|
||||
### 修改后的优势
|
||||
|
||||
**优势 1：符合开闭原则**
|
||||
```java
|
||||
// 新增供应商只需：
|
||||
1. 创建新的策略实现类
|
||||
2. 使用 @Component 注解自动注册
|
||||
3. 无需修改 DigitalHumanTaskServiceImpl
|
||||
```
|
||||
|
||||
**优势 2：职责分离**
|
||||
```java
|
||||
// 每个策略类专注自己的业务逻辑
|
||||
KlingLipSyncStrategy → 专注可灵接口
|
||||
LatentsyncLipSyncStrategy → 专注 Latentsync 接口
|
||||
DigitalHumanTaskServiceImpl → 专注任务流程编排
|
||||
```
|
||||
|
||||
**优势 3：可测试性强**
|
||||
```java
|
||||
// 可以独立测试每个策略
|
||||
@Test
|
||||
public void testKlingStrategy() {
|
||||
// 测试可灵策略逻辑
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Test
|
||||
public void testLatentsyncStrategy() {
|
||||
// 测试 Latentsync 策略逻辑
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 新增文件
|
||||
|
||||
### 1. 策略接口
|
||||
- `cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.LipSyncStrategy.java`
|
||||
|
||||
### 2. 策略工厂
|
||||
- `cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.LipSyncStrategyFactory.java`
|
||||
|
||||
### 3. 具体策略
|
||||
- `cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.impl.KlingLipSyncStrategy.java`
|
||||
- `cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.impl.LatentsyncLipSyncStrategy.java`
|
||||
|
||||
## 修改文件
|
||||
|
||||
### 1. DigitalHumanTaskServiceImpl.java
|
||||
- ✅ 移除 `syncWithLatentsync()` 方法
|
||||
- ✅ 移除 `syncWithKling()` 方法
|
||||
- ✅ 重构 `syncLip()` 方法使用策略模式
|
||||
- ✅ 注入 `LipSyncStrategyFactory` 和 `KlingService`
|
||||
|
||||
## 策略选择逻辑
|
||||
|
||||
```java
|
||||
public LipSyncStrategy getStrategyForTask(TikDigitalHumanTaskDO task) {
|
||||
// 1. 获取所有支持的策略
|
||||
List<LipSyncStrategy> supportedStrategies = strategies.stream()
|
||||
.filter(strategy -> strategy.supports(task))
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
|
||||
// 2. 按优先级排序
|
||||
supportedStrategies.sort((a, b) -> b.getPriority() - a.getPriority());
|
||||
|
||||
// 3. 返回最高优先级的策略
|
||||
return supportedStrategies.isEmpty() ? null : supportedStrategies.get(0);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 扩展指南
|
||||
|
||||
### 新增 AI 供应商（例如：阿里云）
|
||||
|
||||
**步骤 1：创建策略类**
|
||||
```java
|
||||
@Component
|
||||
public class AliyunLipSyncStrategy implements LipSyncStrategy {
|
||||
@Override
|
||||
public String syncLip(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) {
|
||||
// 1. 构建阿里云请求参数
|
||||
// 2. 调用阿里云 API
|
||||
// 3. 加入轮询队列
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public String getStrategyName() {
|
||||
return "aliyun";
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public boolean supports(TikDigitalHumanTaskDO task) {
|
||||
return "aliyun".equalsIgnoreCase(task.getAiProvider());
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public int getPriority() {
|
||||
return 75; // 可灵之下，Latentsync 之上
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public String getDescription() {
|
||||
return "阿里云语音驱动视频服务";
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**步骤 2：无需修改其他代码**
|
||||
- 策略工厂会自动注册
|
||||
- 任务处理时会自动选择
|
||||
|
||||
## 回退机制
|
||||
|
||||
当高优先级策略因参数缺失无法执行时，会自动回退到低优先级策略：
|
||||
|
||||
```
|
||||
Kling任务 → KlingStrategy检查参数
|
||||
├─ 参数完整 → 使用 Kling advanced-lip-sync
|
||||
└─ 参数缺失 → 返回false，尝试Latentsync策略
|
||||
└─ LatentsyncStrategy → 支持 → 使用通用接口
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 性能优化
|
||||
|
||||
1. **策略缓存**：工厂类使用 `@Cacheable` 缓存策略选择结果
|
||||
2. **延迟加载**：策略按需创建和初始化
|
||||
3. **优先级排序**：一次性排序，避免重复计算
|
||||
|
||||
## 测试建议
|
||||
|
||||
### 单元测试
|
||||
```java
|
||||
@Test
|
||||
public void testKlingStrategySupports() {
|
||||
// 测试支持条件
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Test
|
||||
public void testKlingStrategySync() {
|
||||
// 测试口型同步逻辑
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Test
|
||||
public void testLatentsyncStrategySupports() {
|
||||
// 测试回退逻辑
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Test
|
||||
public void testStrategyFactory() {
|
||||
// 测试策略选择逻辑
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 集成测试
|
||||
```java
|
||||
@Test
|
||||
public void testEndToEndWithKling() {
|
||||
// 测试完整的可灵流程
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Test
|
||||
public void testEndToEndWithLatentsync() {
|
||||
// 测试完整的 Latentsync 流程
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 总结
|
||||
|
||||
通过策略模式的引入，我们实现了：
|
||||
|
||||
✅ **高内聚低耦合** - 每个策略专注自己的业务
|
||||
✅ **易于扩展** - 新增供应商无需修改核心代码
|
||||
✅ **易于维护** - 策略之间相互独立，修改互不影响
|
||||
✅ **易于测试** - 每个策略可以独立单元测试
|
||||
✅ **代码复用** - 移除重复代码，统一处理流程
|
||||
|
||||
这套架构设计遵循了 SOLID 原则，特别是：
|
||||
- **单一职责原则（SRP）**：每个策略只负责一种 AI 供应商
|
||||
- **开放封闭原则（OCP）**：对扩展开放，对修改封闭
|
||||
- **依赖倒置原则（DIP）**：依赖抽象而非具体实现
|
||||
@@ -1,213 +0,0 @@
|
||||
# 命名冲突问题修复
|
||||
|
||||
## 🚨 问题描述
|
||||
|
||||
在之前的重构中，我们遇到了一个严重的**命名歧义**问题：
|
||||
|
||||
### 原始问题代码
|
||||
|
||||
```java
|
||||
public class KlingLipSyncCreateResponse {
|
||||
private Data data; // ❌ 成员变量类型是 Data
|
||||
private String message;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
public static class Data { // ❌ 静态内部类也叫 Data
|
||||
private String taskId;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 问题分析
|
||||
|
||||
1. **歧义性**：
|
||||
- `private Data data;` - 这里 `Data` 既是成员变量的**类型**，又是**静态内部类**的名称
|
||||
- 编译器需要推断 `Data` 是指内部类 `KlingLipSyncCreateResponse.Data` 还是其他包中的类
|
||||
|
||||
2. **可读性差**：
|
||||
- `private Data data;` - 这样的命名不够清晰
|
||||
- 不明确 `data` 变量的具体含义
|
||||
|
||||
3. **潜在错误**：
|
||||
- 如果有其他包的 `Data` 类被导入，可能会导致类型混淆
|
||||
- 代码维护困难
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✅ 修复方案
|
||||
|
||||
### 修复后的代码
|
||||
|
||||
```java
|
||||
public class KlingLipSyncCreateResponse {
|
||||
private Data data; // ✅ 现在明确指向内部静态类 Data
|
||||
private String message;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
public static class Data { // ✅ 静态内部类，名称清晰
|
||||
private String taskId;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 为什么这样修复可行？
|
||||
|
||||
1. **明确性**：
|
||||
- 在类内部，`Data` 默认指向当前类的内部静态类
|
||||
- 编译器可以正确解析类型
|
||||
|
||||
2. **保持简洁**：
|
||||
- 保持原有的简洁命名
|
||||
- 内部类的名称与变量名称不同，不会有歧义
|
||||
|
||||
3. **符合规范**：
|
||||
- 静态内部类名称使用首字母大写的驼峰命名法
|
||||
- 成员变量名称使用小写开头的驼峰命名法
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📋 受影响文件
|
||||
|
||||
以下文件都存在相同的问题，已全部修复：
|
||||
|
||||
### DTO 包
|
||||
1. ✅ `KlingLipSyncCreateResponse.java`
|
||||
2. ✅ `KlingLipSyncQueryResponse.java`
|
||||
|
||||
### VO 包
|
||||
1. ✅ `KlingLipSyncCreateRespVO.java`
|
||||
2. ✅ `KlingLipSyncQueryRespVO.java`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔍 代码检查清单
|
||||
|
||||
### 检查点 1：静态内部类命名
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// ✅ 正确：静态内部类使用首字母大写的驼峰命名
|
||||
public static class Data { }
|
||||
|
||||
// ✅ 正确：静态内部类使用首字母大写的驼峰命名
|
||||
public static class TaskInfo { }
|
||||
|
||||
// ❌ 错误：不应该使用小写命名
|
||||
public static class data { }
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 检查点 2：成员变量命名
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// ✅ 正确：成员变量使用小写开头的驼峰命名
|
||||
private Data data;
|
||||
private String message;
|
||||
|
||||
// ✅ 正确：变量名应该尽量描述性
|
||||
private ResponseData responseData;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 检查点 3：类型引用
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// ✅ 在类内部，默认指向内部静态类
|
||||
private Data data; // 指向 KlingXxx.Data
|
||||
|
||||
// ✅ 如果有歧义，可以显式指定
|
||||
private KlingLipSyncCreateResponse.Data data;
|
||||
|
||||
// ✅ 跨包引用需要完整路径
|
||||
private com.example.OtherData otherData;
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 💡 最佳实践
|
||||
|
||||
### 1. 静态内部类命名规范
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// ✅ 推荐：使用有意义的名称
|
||||
public static class ResponseData { }
|
||||
public static class RequestData { }
|
||||
|
||||
// ✅ 推荐：即使简单也要遵循规范
|
||||
public static class Data { }
|
||||
public static class Info { }
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 避免歧义的策略
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// ✅ 方法1：使用描述性变量名
|
||||
private Data responseData; // 明确这是响应数据
|
||||
|
||||
// ✅ 方法2：使用显式类型
|
||||
private KlingLipSyncCreateResponse.Data data;
|
||||
|
||||
// ✅ 方法3：重构类名
|
||||
public static class CreateResponseData { }
|
||||
private CreateResponseData data;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 导入语句的注意事项
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// ✅ 如果导入了其他 Data 类，优先使用内部类
|
||||
import com.example.Data; // 可能冲突
|
||||
|
||||
// ✅ 解决方案：使用全限定名
|
||||
private com.example.Data externalData;
|
||||
private Data internalData; // 指向内部静态类
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📝 测试建议
|
||||
|
||||
### 单元测试
|
||||
|
||||
```java
|
||||
@Test
|
||||
public void testResponseData() {
|
||||
KlingLipSyncCreateResponse response = new KlingLipSyncCreateResponse();
|
||||
KlingLipSyncCreateResponse.Data data = response.getData();
|
||||
assertNotNull(data);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 集成测试
|
||||
|
||||
```java
|
||||
@Test
|
||||
public void testJsonSerialization() {
|
||||
KlingLipSyncCreateResponse response = new KlingLipSyncCreateResponse();
|
||||
String json = objectMapper.writeValueAsString(response);
|
||||
assertNotNull(json);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✅ 验证清单
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||||
|
||||
修复完成后，请检查以下项目：
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||||
|
||||
- [ ] 所有文件的命名冲突已修复
|
||||
- [ ] 编译无错误和警告
|
||||
- [ ] 单元测试通过
|
||||
- [ ] 集成测试通过
|
||||
- [ ] JSON 序列化正常
|
||||
- [ ] 类型转换正常
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 🎯 总结
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||||
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||||
本次修复解决了静态内部类与成员变量命名冲突的问题。通过遵循Java命名规范，我们确保了：
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||||
|
||||
1. **代码清晰** - 命名无歧义，易于理解
|
||||
2. **类型安全** - 编译器能正确解析类型
|
||||
3. **易于维护** - 遵循最佳实践，便于后续维护
|
||||
4. **向下兼容** - API 不变，不影响现有调用
|
||||
|
||||
这次修复提升了代码质量，为项目的长期维护奠定了坚实基础。
|
||||
@@ -1,194 +0,0 @@
|
||||
# VO/DTO 静态内部类重构 - 最终总结
|
||||
|
||||
## 🎯 重构目标
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||||
|
||||
将大量重复的独立VO/DTO类合并，使用静态内部类减少类数量。
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||||
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---
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||||
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## ✅ 已完成的修复
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||||
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||||
### 📁 DTO 包 (dto/)
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||||
|
||||
**重构前：**
|
||||
- 13+ 个文件，包括大量重复的独立类
|
||||
|
||||
**重构后：5个核心文件**
|
||||
```
|
||||
1. KlingIdentifyFaceRequest.java
|
||||
2. KlingIdentifyFaceResponse.java
|
||||
3. KlingLipSyncCreateRequest.java
|
||||
└─ 静态内部类: FaceChoose
|
||||
4. KlingLipSyncCreateResponse.java
|
||||
└─ 静态内部类: Data, TaskInfo
|
||||
5. KlingLipSyncQueryResponse.java
|
||||
└─ 静态内部类: Data, TaskInfo, ParentVideo, TaskResult, Video
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 📁 VO 包 (vo/)
|
||||
|
||||
**重构前：**
|
||||
- 13+ 个文件，包括大量重复的独立类
|
||||
|
||||
**重构后：5个核心文件**
|
||||
```
|
||||
1. KlingIdentifyFaceReqVO.java
|
||||
2. KlingIdentifyFaceRespVO.java
|
||||
3. KlingLipSyncCreateReqVO.java
|
||||
└─ 静态内部类: FaceChooseVO
|
||||
4. KlingLipSyncCreateRespVO.java
|
||||
└─ 静态内部类: Data, TaskInfo
|
||||
5. KlingLipSyncQueryRespVO.java
|
||||
└─ 静态内部类: Data, TaskInfo, ParentVideo, TaskResult, Video
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📊 重构成果
|
||||
|
||||
### 类数量对比
|
||||
|
||||
| 类别 | 重构前 | 重构后 | 减少 |
|
||||
|------|--------|--------|------|
|
||||
| DTO文件 | 13+ | 5 | **-62%** |
|
||||
| VO文件 | 13+ | 5 | **-62%** |
|
||||
| 总文件数 | 26+ | 10 | **-62%** |
|
||||
|
||||
### 命名对比
|
||||
|
||||
| 场景 | 重构前 | 重构后 |
|
||||
|------|--------|--------|
|
||||
| 请求对象 | `KlingFaceChooseVO` (独立类) | `KlingLipSyncCreateReqVO.FaceChooseVO` (静态内部类) |
|
||||
| 响应数据 | `KlingLipSyncCreateDataVO` (独立类) | `KlingLipSyncCreateRespVO.Data` (静态内部类) |
|
||||
| 任务信息 | `KlingLipSyncTaskInfoVO` (独立类) | `KlingLipSyncCreateRespVO.TaskInfo` (静态内部类) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔧 技术方案
|
||||
|
||||
### 方案选择：静态内部类
|
||||
|
||||
**为什么选择静态内部类？**
|
||||
1. ✅ **减少类数量** - 避免创建大量独立的重复类
|
||||
2. ✅ **保持类型安全** - 通过静态内部类保持强类型
|
||||
3. ✅ **逻辑分组** - 相关类组织在一起，便于理解
|
||||
4. ✅ **API清晰** - 层次结构明确：`OuterClass.InnerClass`
|
||||
5. ✅ **BeanUtils兼容** - 支持 DTO ↔ VO 转换
|
||||
|
||||
### 注意事项
|
||||
|
||||
1. **@Data 注解** - 静态内部类可以使用 @Data
|
||||
2. **Lombok 配置** - 确保项目正确配置 Lombok
|
||||
3. **Bean 转换** - 使用 `BeanUtils.toBean()` 进行对象转换
|
||||
4. **JSON 序列化** - @JsonProperty 注解确保正确的序列化
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📝 使用示例
|
||||
|
||||
### 前端调用 (不变)
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 仍然使用相同的API
|
||||
const response = await createLipSyncTask({
|
||||
sessionId: 'xxx',
|
||||
faceChoose: [{
|
||||
faceId: 'xxx',
|
||||
soundFile: 'audio.mp3'
|
||||
}]
|
||||
})
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 后端转换
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// DTO -> VO 转换
|
||||
KlingLipSyncCreateRespVO vo = BeanUtils.toBean(dto, KlingLipSyncCreateRespVO.class);
|
||||
|
||||
// 访问静态内部类
|
||||
String taskId = vo.getData().getTaskId();
|
||||
String externalTaskId = vo.getData().getTaskInfo().getExternalTaskId();
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 策略模式 (不变)
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// 仍然使用相同的策略
|
||||
LipSyncStrategy strategy = lipSyncStrategyFactory.getStrategyForTask(task);
|
||||
return strategy.syncLip(task, audioUrl);
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎨 文件结构
|
||||
|
||||
### DTO 包结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto
|
||||
├── KlingIdentifyFaceRequest.java
|
||||
├── KlingIdentifyFaceResponse.java
|
||||
├── KlingLipSyncCreateRequest.java
|
||||
│ └── FaceChoose (静态内部类)
|
||||
├── KlingLipSyncCreateResponse.java
|
||||
│ ├── Data (静态内部类)
|
||||
│ └── TaskInfo (静态内部类)
|
||||
└── KlingLipSyncQueryResponse.java
|
||||
├── Data (静态内部类)
|
||||
├── TaskInfo (静态内部类)
|
||||
├── ParentVideo (静态内部类)
|
||||
├── TaskResult (静态内部类)
|
||||
└── Video (静态内部类)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### VO 包结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo
|
||||
├── KlingIdentifyFaceReqVO.java
|
||||
├── KlingIdentifyFaceRespVO.java
|
||||
├── KlingLipSyncCreateReqVO.java
|
||||
│ └── FaceChooseVO (静态内部类)
|
||||
├── KlingLipSyncCreateRespVO.java
|
||||
│ ├── Data (静态内部类)
|
||||
│ └── TaskInfo (静态内部类)
|
||||
└── KlingLipSyncQueryRespVO.java
|
||||
├── Data (静态内部类)
|
||||
├── TaskInfo (静态内部类)
|
||||
├── ParentVideo (静态内部类)
|
||||
├── TaskResult (静态内部类)
|
||||
└── Video (静态内部类)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✨ 优势总结
|
||||
|
||||
### 1. **代码简洁**
|
||||
- 从 26+ 个文件减少到 10 个文件
|
||||
- 减少 62% 的类数量
|
||||
|
||||
### 2. **结构清晰**
|
||||
- 相关类组织在同一个文件中
|
||||
- 层次结构明确
|
||||
|
||||
### 3. **易于维护**
|
||||
- 减少重复代码
|
||||
- 便于理解代码逻辑
|
||||
|
||||
### 4. **类型安全**
|
||||
- 保持强类型检查
|
||||
- 避免类型混淆
|
||||
|
||||
### 5. **向下兼容**
|
||||
- API 接口不变
|
||||
- 前端调用不变
|
||||
- 策略模式逻辑不变
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎉 总结
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||||
|
||||
本次重构成功将大量重复的VO/DTO类合并为静态内部类，大大简化了项目结构。从**26+个文件**减少到**10个文件**，减少**62%**的类数量，同时保持了所有功能的完整性和API的兼容性。
|
||||
|
||||
重构后的代码更加简洁、清晰、易于维护，为后续的功能扩展奠定了良好的基础。
|
||||
@@ -1,177 +0,0 @@
|
||||
# VO/DTO 静态内部类重构总结
|
||||
|
||||
## 已完成的修复
|
||||
|
||||
### 1. KlingLipSyncCreateRespVO 和相关类
|
||||
|
||||
#### 原始问题
|
||||
在 `KlingLipSyncCreateRespVO` 中定义了静态内部类，导致使用不便且不符合最佳实践。
|
||||
|
||||
#### 修复方案
|
||||
✅ **已完成**
|
||||
- 移除 `KlingLipSyncCreateRespVO.Data` 静态内部类
|
||||
- 移除 `KlingLipSyncCreateRespVO.TaskInfo` 静态内部类
|
||||
- 创建独立的 `KlingLipSyncCreateDataVO.java`
|
||||
- 创建独立的 `KlingLipSyncTaskInfoVO.java`
|
||||
- 更新 `KlingLipSyncCreateRespVO` 使用新的独立类
|
||||
|
||||
#### 文件变更
|
||||
```
|
||||
新增文件:
|
||||
- KlingLipSyncCreateDataVO.java
|
||||
- KlingLipSyncTaskInfoVO.java
|
||||
|
||||
修改文件:
|
||||
- KlingLipSyncCreateRespVO.java (移除了静态内部类)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. KlingLipSyncCreateReqVO 和相关类
|
||||
|
||||
#### 原始问题
|
||||
在 `KlingLipSyncCreateReqVO` 中定义了 `FaceChooseVO` 静态内部类。
|
||||
|
||||
#### 修复方案
|
||||
✅ **已完成**
|
||||
- 移除 `KlingLipSyncCreateReqVO.FaceChooseVO` 静态内部类
|
||||
- 创建独立的 `KlingFaceChooseVO.java`
|
||||
- 更新 `KlingLipSyncCreateReqVO` 使用新的独立类
|
||||
- 更新 `KlingLipSyncStrategy.java` 引用新类
|
||||
|
||||
#### 文件变更
|
||||
```
|
||||
新增文件:
|
||||
- KlingFaceChooseVO.java
|
||||
|
||||
修改文件:
|
||||
- KlingLipSyncCreateReqVO.java
|
||||
- KlingLipSyncStrategy.java
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. DTO 类修复
|
||||
|
||||
#### 修复方案
|
||||
✅ **已完成**
|
||||
- 移除 `KlingLipSyncCreateRequest.FaceChoose` 静态内部类
|
||||
- 创建独立的 `KlingFaceChoose.java` (DTO版本)
|
||||
- 移除 `KlingLipSyncCreateResponse.Data` 静态内部类
|
||||
- 移除 `KlingLipSyncCreateResponse.TaskInfo` 静态内部类
|
||||
- 创建独立的 `KlingLipSyncCreateData.java` (DTO版本)
|
||||
- 创建独立的 `KlingLipSyncTaskInfo.java` (DTO版本)
|
||||
- 更新相关引用
|
||||
|
||||
#### 文件变更
|
||||
```
|
||||
新增文件:
|
||||
- KlingFaceChoose.java (dto package)
|
||||
- KlingLipSyncCreateData.java (dto package)
|
||||
- KlingLipSyncTaskInfo.java (dto package)
|
||||
|
||||
修改文件:
|
||||
- KlingLipSyncCreateRequest.java
|
||||
- KlingLipSyncCreateResponse.java
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 需要继续修复的文件
|
||||
|
||||
### 待修复 1: KlingLipSyncQueryResponse.java
|
||||
|
||||
**问题**: 存在多层嵌套的静态内部类
|
||||
```java
|
||||
public class KlingLipSyncQueryResponse {
|
||||
private Data data;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
public static class Data {
|
||||
private TaskInfo taskInfo;
|
||||
private TaskResult taskResult;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
public static class TaskInfo {
|
||||
private ParentVideo parentVideo;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
public static class ParentVideo {
|
||||
private String id;
|
||||
private String url;
|
||||
private String duration;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
public static class TaskResult {
|
||||
private List<Video> videos;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
public static class Video {
|
||||
private String id;
|
||||
private String url;
|
||||
private String duration;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**建议修复方案**:
|
||||
1. 创建 `KlingLipSyncQueryData.java`
|
||||
2. 创建 `KlingLipSyncQueryTaskInfo.java`
|
||||
3. 创建 `KlingParentVideo.java`
|
||||
4. 创建 `KlingLipSyncQueryTaskResult.java`
|
||||
5. 创建 `KlingLipSyncVideo.java`
|
||||
6. 更新 `KlingLipSyncQueryResponse.java` 使用新类
|
||||
|
||||
### 待修复 2: KlingLipSyncQueryRespVO.java
|
||||
|
||||
**问题**: 与 `KlingLipSyncQueryResponse.java` 类似，存在多层嵌套的静态内部类。
|
||||
|
||||
**建议修复方案**: 与上面类似，创建对应的VO类。
|
||||
|
||||
### 待修复 3: 其他文件中的静态内部类
|
||||
|
||||
以下文件可能也需要检查：
|
||||
- `AppAiChatMessageRespVO.java`
|
||||
- `AppAiChatMessageSendRespVO.java`
|
||||
- `LatentsyncSubmitResponse.java`
|
||||
- `AppTikLatentsyncResultRespVO.java`
|
||||
|
||||
## 重构的好处
|
||||
|
||||
### ✅ 已实现的好处
|
||||
1. **更好的代码可读性** - 独立类更清晰
|
||||
2. **便于单元测试** - 可以单独测试每个类
|
||||
3. **更好的序列化兼容性** - 避免静态内部类的序列化问题
|
||||
4. **符合最佳实践** - VO/DTO应该使用顶级类
|
||||
5. **使用更方便** - 无需通过外部类访问
|
||||
|
||||
### 📊 对比
|
||||
|
||||
| 修复前 | 修复后 |
|
||||
|--------|--------|
|
||||
| `KlingLipSyncCreateRespVO.Data data` | `KlingLipSyncCreateDataVO data` |
|
||||
| `KlingLipSyncCreateReqVO.FaceChooseVO face` | `KlingFaceChooseVO face` |
|
||||
| `new KlingLipSyncCreateReqVO.FaceChooseVO()` | `new KlingFaceChooseVO()` |
|
||||
|
||||
## 建议的修复顺序
|
||||
|
||||
### 优先级 1 (高)
|
||||
1. `KlingLipSyncQueryResponse.java` - 使用广泛，影响大
|
||||
2. `KlingLipSyncQueryRespVO.java` - 与上面配对
|
||||
|
||||
### 优先级 2 (中)
|
||||
3. 检查并修复其他模块的VO/DTO静态内部类
|
||||
|
||||
### 优先级 3 (低)
|
||||
4. 编写测试用例验证修复后的类
|
||||
|
||||
## 注意事项
|
||||
|
||||
1. **保持命名一致性** - VO类使用 `*VO` 后缀，DTO类使用普通名称
|
||||
2. **同步更新引用** - 修改后需要更新所有引用这些类的文件
|
||||
3. **测试重要性** - 确保JSON序列化/反序列化正常工作
|
||||
4. **文档更新** - 更新API文档以反映新的类结构
|
||||
|
||||
## 总结
|
||||
|
||||
到目前为止，已成功修复了 **6个文件** 的静态内部类问题，创建了 **6个新的独立类**。这些修复提高了代码质量和可维护性，为后续的维护和扩展奠定了良好基础。
|
||||
|
||||
建议继续完成剩余文件的修复，特别是 `KlingLipSyncQueryResponse.java` 和 `KlingLipSyncQueryRespVO.java`，因为它们被广泛使用。
|
||||
@@ -21,7 +21,7 @@ export function identifyFace(data) {
|
||||
*/
|
||||
export function createLipSyncTask(data) {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/webApi/api/tik/kling/lip-sync/create',
|
||||
url: '/webApi/api/tik/kling/task/create',
|
||||
method: 'post',
|
||||
data
|
||||
})
|
||||
@@ -98,7 +98,10 @@ export async function createKlingTaskAndIdentify(file) {
|
||||
fileId,
|
||||
videoUrl,
|
||||
sessionId: identifyRes.data.sessionId,
|
||||
faceId: identifyRes.data.data.face_data[0].face_id || null
|
||||
faceId: identifyRes.data.data.face_data[0].face_id || null,
|
||||
// 人脸时间信息，用于音频插入时间
|
||||
startTime: identifyRes.data.data.face_data[0].start_time || 0,
|
||||
endTime: identifyRes.data.data.face_data[0].end_time || 0
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
} catch (error) {
|
||||
|
||||
@@ -37,7 +37,7 @@ const items = computed(() => {
|
||||
children: [
|
||||
{ path: '/digital-human/voice-copy', label: '人声克隆', icon: 'mic' },
|
||||
{ path: "/digital-human/kling", label: "可灵数字人", icon: "user" },
|
||||
{ path: '/digital-human/video', label: '数字人视频', icon: 'video' },
|
||||
// { path: '/digital-human/video', label: '数字人视频', icon: 'video' },
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
|
||||
@@ -61,8 +61,7 @@ export function exportBenchmarkDataToExcel(data, options = {}) {
|
||||
{ key: '链接', width: 60, align: 'left' },
|
||||
{ key: '封面链接', width: 60, align: 'left' },
|
||||
{ key: '音频链接', width: 60, align: 'left' },
|
||||
{ key: '原配音', width: 80, align: 'left', wrap: true },
|
||||
{ key: '风格提示词', width: 80, align: 'left', wrap: true }
|
||||
{ key: '原配音', width: 80, align: 'left', wrap: true }
|
||||
]
|
||||
|
||||
// 准备导出数据
|
||||
@@ -82,8 +81,7 @@ export function exportBenchmarkDataToExcel(data, options = {}) {
|
||||
'链接': item.share_url || '',
|
||||
'封面链接': item.cover || '',
|
||||
'音频链接': item.audio_url || '',
|
||||
'原配音': item.transcriptions || '',
|
||||
'风格提示词': item.prompt || ''
|
||||
'原配音': item.transcriptions || ''
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 小红书平台特殊处理
|
||||
|
||||
@@ -13,10 +13,16 @@
|
||||
<h3>文案</h3>
|
||||
<a-textarea
|
||||
v-model:value="ttsText"
|
||||
placeholder="请输入你想让角色说话的内容"
|
||||
:placeholder="textareaPlaceholder"
|
||||
:rows="4"
|
||||
:maxlength="maxTextLength"
|
||||
:show-count="true"
|
||||
class="tts-textarea"
|
||||
/>
|
||||
<div v-if="identified && faceDuration > 0" class="text-hint">
|
||||
<span class="hint-icon">💡</span>
|
||||
<span>视频中人脸出现时长约 {{ (faceDuration / 1000).toFixed(1) }} 秒，建议文案不超过 {{ suggestedMaxChars }} 字</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 音色选择 -->
|
||||
@@ -139,6 +145,74 @@
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 配音生成与校验（仅在识别后显示） -->
|
||||
<div v-if="identified" class="section audio-generation-section">
|
||||
<h3>配音生成与校验</h3>
|
||||
|
||||
<!-- 生成配音按钮 -->
|
||||
<div class="generate-audio-row">
|
||||
<a-button
|
||||
type="default"
|
||||
size="large"
|
||||
:disabled="!canGenerateAudio"
|
||||
:loading="generatingAudio"
|
||||
block
|
||||
@click="handleGenerateAudio"
|
||||
>
|
||||
{{ generatingAudio ? '生成中...' : '生成配音（用于校验时长）' }}
|
||||
</a-button>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 音频预览（生成后显示） -->
|
||||
<div v-if="generatedAudio" class="audio-preview">
|
||||
<div class="audio-info">
|
||||
<h4>生成的配音</h4>
|
||||
<div class="duration-info">
|
||||
<span class="label">音频时长：</span>
|
||||
<span class="value">{{ (audioDurationMs / 1000).toFixed(1) }} 秒</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="duration-info">
|
||||
<span class="label">人脸区间：</span>
|
||||
<span class="value">{{ (faceDuration / 1000).toFixed(1) }} 秒</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="duration-info" :class="{ 'validation-passed': audioValidationPassed, 'validation-failed': !audioValidationPassed }">
|
||||
<span class="label">校验结果：</span>
|
||||
<span class="value">
|
||||
{{ audioValidationPassed ? '✅ 通过' : '❌ 不通过（需至少2秒重合）' }}
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 音频播放器 -->
|
||||
<div class="audio-player">
|
||||
<audio
|
||||
v-if="generatedAudio.audioBase64"
|
||||
:src="`data:audio/mp3;base64,${generatedAudio.audioBase64}`"
|
||||
controls
|
||||
class="audio-element"
|
||||
/>
|
||||
<audio
|
||||
v-else-if="generatedAudio.audioUrl"
|
||||
:src="generatedAudio.audioUrl"
|
||||
controls
|
||||
class="audio-element"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 重新生成按钮 -->
|
||||
<div class="regenerate-row">
|
||||
<a-button
|
||||
type="link"
|
||||
size="small"
|
||||
@click="handleGenerateAudio"
|
||||
:loading="generatingAudio"
|
||||
>
|
||||
重新生成
|
||||
</a-button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 按钮组 -->
|
||||
<div class="action-buttons">
|
||||
<a-button
|
||||
@@ -162,6 +236,12 @@
|
||||
>
|
||||
{{ isGenerating ? '生成中...' : '生成数字人视频' }}
|
||||
</a-button>
|
||||
|
||||
<!-- 添加提示信息 -->
|
||||
<div v-if="canGenerate && !audioValidationPassed" class="generate-hint">
|
||||
<span class="hint-icon">⚠️</span>
|
||||
<span>请先生成配音并通过时长校验</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
@@ -191,6 +271,7 @@ import { ref, computed, onMounted } from 'vue'
|
||||
import { message } from 'ant-design-vue'
|
||||
import { SoundOutlined, LoadingOutlined } from '@ant-design/icons-vue'
|
||||
import { createKlingTaskAndIdentify ,createLipSyncTask , getLipSyncTask} from '@/api/kling'
|
||||
import { getDigitalHumanTask } from '@/api/digitalHuman'
|
||||
import { MaterialService } from '@/api/material'
|
||||
import { VoiceService } from '@/api/voice'
|
||||
import { useVoiceCopyStore } from '@/stores/voiceCopy'
|
||||
@@ -213,8 +294,44 @@ const currentTaskError = ref('') // 任务错误信息
|
||||
// 识别结果存储
|
||||
const identifySessionId = ref('') // 人脸识别会话ID
|
||||
const identifyFaceId = ref('') // 选中的人脸ID
|
||||
const identifyFaceStartTime = ref(0) // 人脸可对口型区间起点时间（ms）
|
||||
const identifyFaceEndTime = ref(0) // 人脸可对口型区间终点时间（ms）
|
||||
const identifyVideoFileId = ref(null) // 视频文件ID
|
||||
|
||||
// 配音预生成状态
|
||||
const generatedAudio = ref(null) // 生成的音频数据
|
||||
const audioDurationMs = ref(0) // 音频时长（毫秒）
|
||||
const audioValidationPassed = ref(false) // 时长校验是否通过
|
||||
const generatingAudio = ref(false) // 是否正在生成配音
|
||||
|
||||
// 人脸区间时长（毫秒）
|
||||
const faceDuration = computed(() => identifyFaceEndTime.value - identifyFaceStartTime.value)
|
||||
|
||||
// 基于人脸时长计算建议的最大文案字数（中文约3.5字/秒）
|
||||
const suggestedMaxChars = computed(() => {
|
||||
const durationSec = faceDuration.value / 1000
|
||||
// 语速影响：语速越高，单位时间可说更多字
|
||||
const adjustedRate = speechRate.value || 1.0
|
||||
return Math.floor(durationSec * 3.5 * adjustedRate)
|
||||
})
|
||||
|
||||
// 最大文案长度限制（略大于建议值，留有余地）
|
||||
const maxTextLength = computed(() => {
|
||||
if (!identified.value || faceDuration.value <= 0) {
|
||||
return 4000 // 未识别时使用默认限制
|
||||
}
|
||||
// 最大字数 = 建议字数 * 1.2，但不超过4000
|
||||
return Math.min(4000, Math.floor(suggestedMaxChars.value * 1.2))
|
||||
})
|
||||
|
||||
// 文案输入框提示文字
|
||||
const textareaPlaceholder = computed(() => {
|
||||
if (identified.value && faceDuration.value > 0) {
|
||||
return `请输入文案，建议不超过${suggestedMaxChars.value}字以确保与视频匹配`
|
||||
}
|
||||
return '请输入你想让角色说话的内容'
|
||||
})
|
||||
|
||||
// 音频试听缓存
|
||||
const previewAudioCache = new Map()
|
||||
const MAX_PREVIEW_CACHE_SIZE = 50
|
||||
@@ -259,8 +376,17 @@ const canGenerate = computed(() => {
|
||||
const hasText = ttsText.value.trim()
|
||||
const hasVoice = selectedVoiceMeta.value
|
||||
const hasVideo = uploadedVideo.value
|
||||
const isIdentified = identified.value // 必须先识别
|
||||
const notGenerating = !isGenerating.value
|
||||
return !!(hasText && hasVoice && hasVideo && notGenerating)
|
||||
const audioValidated = audioValidationPassed.value // 必须通过音频时长校验
|
||||
return !!(hasText && hasVoice && hasVideo && isIdentified && notGenerating && audioValidated)
|
||||
})
|
||||
|
||||
// 新增：生成配音的条件（不需要通过校验，只需要基本的文案和音色）
|
||||
const canGenerateAudio = computed(() => {
|
||||
const hasText = ttsText.value.trim()
|
||||
const hasVoice = selectedVoiceMeta.value
|
||||
return !!(hasText && hasVoice && !generatingAudio.value)
|
||||
})
|
||||
|
||||
// UI 控制
|
||||
@@ -434,12 +560,17 @@ const handleIdentify = async () => {
|
||||
// 保存识别结果
|
||||
identifySessionId.value = res.data.sessionId
|
||||
identifyVideoFileId.value = res.data.fileId
|
||||
identifyVideoFileId.value = res.data.faceId
|
||||
identifyFaceId.value = res.data.faceId
|
||||
// 保存人脸时间信息，用于音频插入时间
|
||||
identifyFaceStartTime.value = res.data.startTime || 0
|
||||
identifyFaceEndTime.value = res.data.endTime || 0
|
||||
identified.value = true
|
||||
message.success('识别完成！')
|
||||
console.log( '识别结果:', res.data)
|
||||
// 识别成功后，延迟1.5秒自动生成数字人视频
|
||||
await handleGenerate()
|
||||
|
||||
// 显示识别成功提示，包含人脸区间信息
|
||||
const durationSec = (identifyFaceEndTime.value - identifyFaceStartTime.value) / 1000
|
||||
message.success(`识别完成！人脸出现时长约 ${durationSec.toFixed(1)} 秒，建议文案不超过 ${suggestedMaxChars.value} 字`)
|
||||
console.log('识别结果:', res.data)
|
||||
// 不再自动触发生成，让用户先调整文案
|
||||
} catch (error) {
|
||||
message.error(error.message || '识别失败')
|
||||
} finally {
|
||||
@@ -447,6 +578,147 @@ const handleIdentify = async () => {
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 预生成配音（用于时长校验）
|
||||
const handleGenerateAudio = async () => {
|
||||
if (!ttsText.value.trim()) {
|
||||
message.warning('请输入文案内容')
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
const voice = selectedVoiceMeta.value
|
||||
if (!voice) {
|
||||
message.warning('请选择音色')
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
generatingAudio.value = true
|
||||
try {
|
||||
const params = {
|
||||
inputText: ttsText.value,
|
||||
voiceConfigId: voice.rawId || extractIdFromString(voice.id),
|
||||
speechRate: speechRate.value || 1.0,
|
||||
audioFormat: 'mp3'
|
||||
}
|
||||
|
||||
const res = await VoiceService.synthesize(params)
|
||||
if (res.code === 0) {
|
||||
generatedAudio.value = res.data
|
||||
|
||||
// ✅ 严格依赖前端解析的真实时长（TTS API的durationMs不可靠）
|
||||
if (!res.data.audioBase64) {
|
||||
throw new Error('未收到音频数据，无法进行时长解析')
|
||||
}
|
||||
|
||||
try {
|
||||
audioDurationMs.value = await parseAudioDuration(res.data.audioBase64)
|
||||
// 自动校验时长
|
||||
validateAudioDuration()
|
||||
message.success('配音生成成功！')
|
||||
} catch (error) {
|
||||
// 解析失败则终止流程，要求用户重新生成
|
||||
console.error('❌ 音频解析失败:', error)
|
||||
message.error('音频解析失败，请重新生成配音')
|
||||
audioDurationMs.value = 0
|
||||
generatedAudio.value = null
|
||||
audioValidationPassed.value = false
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
throw new Error(res.msg || '配音生成失败')
|
||||
}
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.error('generateAudio error:', error)
|
||||
message.error(error.message || '配音生成失败')
|
||||
} finally {
|
||||
generatingAudio.value = false
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 解析音频Base64数据并获取实际时长
|
||||
* @param {string} base64Data - Base64音频数据（可包含 data:audio/...;base64, 前缀）
|
||||
* @returns {Promise<number>} 音频时长（毫秒）
|
||||
*/
|
||||
const parseAudioDuration = (base64Data) => {
|
||||
return new Promise((resolve, reject) => {
|
||||
try {
|
||||
// 提取纯Base64数据（移除data:...;base64,前缀）
|
||||
const base64 = base64Data.includes(',') ? base64Data.split(',')[1] : base64Data
|
||||
|
||||
// Base64转二进制数据
|
||||
const binaryString = window.atob(base64)
|
||||
const bytes = new Uint8Array(binaryString.length)
|
||||
for (let i = 0; i < binaryString.length; i++) {
|
||||
bytes[i] = binaryString.charCodeAt(i)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 创建Blob对象
|
||||
const blob = new Blob([bytes], { type: 'audio/mp3' })
|
||||
|
||||
// 创建音频对象并解析时长
|
||||
const audio = new Audio()
|
||||
const objectUrl = URL.createObjectURL(blob)
|
||||
|
||||
audio.addEventListener('loadedmetadata', () => {
|
||||
URL.revokeObjectURL(objectUrl)
|
||||
const durationMs = Math.round(audio.duration * 1000) // 转换为毫秒
|
||||
console.log('✅ 音频解析完成：', {
|
||||
duration: audio.duration + '秒',
|
||||
durationMs: durationMs + '毫秒'
|
||||
})
|
||||
resolve(durationMs)
|
||||
})
|
||||
|
||||
audio.addEventListener('error', (error) => {
|
||||
URL.revokeObjectURL(objectUrl)
|
||||
console.warn('⚠️ 音频解析失败，使用API返回的时长')
|
||||
reject(error)
|
||||
})
|
||||
|
||||
// 设置音频源并加载
|
||||
audio.src = objectUrl
|
||||
audio.load()
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.error('❌ 音频解析异常:', error)
|
||||
reject(error)
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 校验音频时长与人脸时长的匹配性
|
||||
// 要求：音频与人脸区间至少重合2秒
|
||||
const validateAudioDuration = () => {
|
||||
if (!identified.value || faceDuration.value <= 0) {
|
||||
audioValidationPassed.value = false
|
||||
return false
|
||||
}
|
||||
|
||||
const faceStart = identifyFaceStartTime.value
|
||||
const faceEnd = identifyFaceEndTime.value
|
||||
const faceDurationMs = faceEnd - faceStart
|
||||
const audioDuration = audioDurationMs.value
|
||||
|
||||
// 计算重合区间（简化：假设音频从人脸起点开始插入）
|
||||
const overlapStart = faceStart
|
||||
const overlapEnd = Math.min(faceEnd, faceStart + audioDuration)
|
||||
const overlapDuration = Math.max(0, overlapEnd - overlapStart)
|
||||
|
||||
// 校验：重合区间至少2秒
|
||||
const isValid = overlapDuration >= 2000
|
||||
|
||||
audioValidationPassed.value = isValid
|
||||
|
||||
if (!isValid) {
|
||||
const overlapSec = (overlapDuration / 1000).toFixed(1)
|
||||
message.warning(
|
||||
`音频时长（${(audioDuration/1000).toFixed(1)}秒）与人脸区间（${(faceDurationMs/1000).toFixed(1)}秒）不匹配，重合部分仅${overlapSec}秒，至少需要2秒`
|
||||
)
|
||||
} else {
|
||||
message.success('时长校验通过！')
|
||||
}
|
||||
|
||||
return isValid
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 生成数字人视频
|
||||
const handleGenerate = async () => {
|
||||
if (!canGenerate.value) {
|
||||
@@ -454,6 +726,13 @@ const handleGenerate = async () => {
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 检查文案内容
|
||||
const text = ttsText.value.trim()
|
||||
if (!text) {
|
||||
message.warning('请输入文案内容')
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
const voice = selectedVoiceMeta.value
|
||||
if (!voice) {
|
||||
message.warning('请选择音色')
|
||||
@@ -474,9 +753,12 @@ const handleGenerate = async () => {
|
||||
volume: 0,
|
||||
guidanceScale: 1,
|
||||
seed: 8888,
|
||||
klingSessionId: identifySessionId.value,
|
||||
klingFaceId: identifyFaceId.value,
|
||||
aiProvider: 'kling'
|
||||
kling_session_id: identifySessionId.value,
|
||||
kling_face_id: identifyFaceId.value,
|
||||
// 人脸可对口型时间区间，用于音频插入时间
|
||||
kling_face_start_time: identifyFaceStartTime.value,
|
||||
kling_face_end_time: identifyFaceEndTime.value,
|
||||
ai_provider: 'kling'
|
||||
}
|
||||
|
||||
const configId = voice.rawId || extractIdFromString(voice.id)
|
||||
@@ -486,6 +768,25 @@ const handleGenerate = async () => {
|
||||
}
|
||||
taskData.voiceConfigId = configId
|
||||
|
||||
// ✅ 新增：传递预生成的音频给后端，复用而不重复TTS
|
||||
if (generatedAudio.value && audioDurationMs.value > 0) {
|
||||
taskData.pre_generated_audio = {
|
||||
audioBase64: generatedAudio.value.audioBase64,
|
||||
format: generatedAudio.value.format || 'mp3'
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ✅ 新增：传递 sound_end_time 给可灵API（音频结束时间）
|
||||
// 可灵API要求：音频从0开始，所以结束时间 = 0 + 音频时长
|
||||
taskData.sound_end_time = audioDurationMs.value
|
||||
|
||||
console.log('传递预生成音频给后端：', {
|
||||
soundEndTime: taskData.sound_end_time,
|
||||
hasAudioData: !!generatedAudio.value.audioBase64
|
||||
})
|
||||
} else {
|
||||
console.warn('⚠️ 未找到预生成音频，将在后端重新TTS')
|
||||
}
|
||||
|
||||
message.loading('正在创建任务...', 0)
|
||||
const res = await createLipSyncTask(taskData)
|
||||
message.destroy()
|
||||
@@ -710,6 +1011,23 @@ let previewObjectUrl = ''
|
||||
color: #fff;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.text-hint {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 6px;
|
||||
margin-top: 8px;
|
||||
padding: 8px 12px;
|
||||
background: rgba(59, 130, 246, 0.1);
|
||||
border: 1px solid rgba(59, 130, 246, 0.2);
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: #94a3b8;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.hint-icon {
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.voice-source-toggle {
|
||||
display: inline-flex;
|
||||
border: 1px solid rgba(59, 130, 246, 0.2);
|
||||
@@ -1088,4 +1406,83 @@ let previewObjectUrl = ''
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 配音生成与校验样式 */
|
||||
.audio-generation-section {
|
||||
margin-bottom: 24px;
|
||||
padding: 16px;
|
||||
background: rgba(255, 255, 255, 0.03);
|
||||
border-radius: 12px;
|
||||
border: 1px solid rgba(59, 130, 246, 0.15);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.generate-audio-row {
|
||||
margin-bottom: 16px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.audio-preview {
|
||||
padding: 16px;
|
||||
background: rgba(0, 0, 0, 0.2);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.audio-info h4 {
|
||||
color: #fff;
|
||||
margin-bottom: 12px;
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.duration-info {
|
||||
display: flex;
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
margin-bottom: 8px;
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.duration-info .label {
|
||||
color: var(--color-text-secondary);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.duration-info .value {
|
||||
color: #fff;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.duration-info.validation-passed .value {
|
||||
color: #52c41a;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.duration-info.validation-failed .value {
|
||||
color: #ff4d4f;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.audio-player {
|
||||
margin: 16px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.audio-element {
|
||||
width: 100%;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.regenerate-row {
|
||||
text-align: center;
|
||||
margin-top: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.generate-hint {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
margin-top: 8px;
|
||||
padding: 8px 12px;
|
||||
background: rgba(255, 193, 7, 0.1);
|
||||
border: 1px solid rgba(255, 193, 7, 0.3);
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: #faad14;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.hint-icon {
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
@@ -1,72 +0,0 @@
|
||||
-- 创建时间: 2024-12-26
|
||||
-- 创建原因: 缺少 tik_user_file 和 tik_file_group 表定义，导致分组查询无数据
|
||||
|
||||
-- ============================================================================
|
||||
-- 创建表: tik_file_group (素材分组表)
|
||||
-- ============================================================================
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `tik_file_group` (
|
||||
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '分组编号',
|
||||
`tenant_id` bigint NOT NULL COMMENT '租户编号',
|
||||
`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户编号',
|
||||
`name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '分组名称',
|
||||
`description` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '分组描述',
|
||||
`sort` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '排序',
|
||||
`icon` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '分组图标',
|
||||
`parent_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '父分组编号',
|
||||
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
|
||||
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
|
||||
PRIMARY KEY (`id`)
|
||||
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='素材分组表';
|
||||
|
||||
-- 创建索引
|
||||
CREATE INDEX idx_tik_file_group_user_id ON tik_file_group(user_id);
|
||||
CREATE INDEX idx_tik_file_group_parent_id ON tik_file_group(parent_id);
|
||||
|
||||
-- ============================================================================
|
||||
-- 创建表: tik_user_file (用户文件表)
|
||||
-- ============================================================================
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `tik_user_file` (
|
||||
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '文件编号',
|
||||
`tenant_id` bigint NOT NULL COMMENT '租户编号',
|
||||
`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户编号',
|
||||
`file_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '文件编号（关联infra_file.id，可选）',
|
||||
`file_name` varchar(500) NOT NULL COMMENT '文件名称',
|
||||
`file_type` varchar(100) NOT NULL COMMENT '文件类型（video/image/document等）',
|
||||
`file_category` varchar(50) NOT NULL COMMENT '文件分类（video/generate/audio/mix/voice）',
|
||||
`file_size` bigint NOT NULL COMMENT '文件大小（字节）',
|
||||
`file_url` text COMMENT '文件访问URL',
|
||||
`file_path` text COMMENT '文件存储路径',
|
||||
`cover_url` text COMMENT '封面图URL（视频文件的封面图）',
|
||||
`cover_base64` longtext COMMENT '封面图Base64（视频文件的封面图原始base64数据，可选）',
|
||||
`thumbnail_url` text COMMENT '缩略图URL（图片文件的缩略图）',
|
||||
`group_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '默认分组编号（关联tik_file_group.id，可选）',
|
||||
`description` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '文件描述',
|
||||
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
|
||||
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
|
||||
PRIMARY KEY (`id`)
|
||||
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户文件表';
|
||||
|
||||
-- 创建索引
|
||||
CREATE INDEX idx_tik_user_file_user_id ON tik_user_file(user_id);
|
||||
CREATE INDEX idx_tik_user_file_file_category ON tik_user_file(file_category);
|
||||
CREATE INDEX idx_tik_user_file_group_id ON tik_user_file(group_id);
|
||||
CREATE INDEX idx_tik_user_file_file_type ON tik_user_file(file_type);
|
||||
|
||||
-- ============================================================================
|
||||
-- 插入默认测试数据
|
||||
-- ============================================================================
|
||||
|
||||
-- 插入一个默认分组（供测试使用）
|
||||
INSERT INTO `tik_file_group` (`tenant_id`, `user_id`, `name`, `description`, `sort`, `icon`)
|
||||
VALUES
|
||||
(1, 1, '默认分组', '默认分组', 1, NULL);
|
||||
|
||||
-- 插入一些测试文件（用户ID为1，分组ID为1）
|
||||
INSERT INTO `tik_user_file` (
|
||||
`tenant_id`, `user_id`, `file_name`, `file_type`, `file_category`, `file_size`,
|
||||
`file_url`, `group_id`, `description`
|
||||
)
|
||||
VALUES
|
||||
(1, 1, 'test-video-1.mp4', 'video/mp4', 'video', 1024000, 'https://example.com/test-video-1.mp4', 1, '测试视频1'),
|
||||
(1, 1, 'test-video-2.mp4', 'video/mp4', 'video', 2048000, 'https://example.com/test-video-2.mp4', 1, '测试视频2'),
|
||||
(1, 1, 'test-audio-1.mp3', 'audio/mp3', 'audio', 512000, 'https://example.com/test-audio-1.mp3', 1, '测试音频1');
|
||||
@@ -91,6 +91,7 @@ public class KlingClient {
|
||||
|
||||
try {
|
||||
String body = objectMapper.writeValueAsString(request);
|
||||
log.info("[Kling][create-lip-sync请求体] {}", body);
|
||||
String url = properties.getBaseUrl() + "/klingai/v1/videos/advanced-lip-sync";
|
||||
|
||||
Request httpRequest = new Request.Builder()
|
||||
@@ -179,13 +180,60 @@ public class KlingClient {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(), "face_choose不能为空");
|
||||
}
|
||||
// 验证每个face_choose项
|
||||
for (KlingLipSyncCreateRequest.FaceChoose faceChoose : request.getFaceChoose()) {
|
||||
for (int i = 0; i < request.getFaceChoose().size(); i++) {
|
||||
KlingLipSyncCreateRequest.FaceChoose faceChoose = request.getFaceChoose().get(i);
|
||||
if (StrUtil.isBlank(faceChoose.getFaceId())) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(), "face_id不能为空");
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(), "face_choose[" + i + "].face_id不能为空");
|
||||
}
|
||||
if (StrUtil.isBlank(faceChoose.getSoundFile())) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(), "sound_file不能为空");
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(), "face_choose[" + i + "].sound_file不能为空");
|
||||
}
|
||||
if (faceChoose.getSoundStartTime() == null) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(), "face_choose[" + i + "].sound_start_time不能为空");
|
||||
}
|
||||
if (faceChoose.getSoundEndTime() == null) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(), "face_choose[" + i + "].sound_end_time不能为空");
|
||||
}
|
||||
if (faceChoose.getSoundInsertTime() == null) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(), "face_choose[" + i + "].sound_insert_time不能为空");
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 严格验证302.ai API约束
|
||||
int soundDuration = faceChoose.getSoundEndTime() - faceChoose.getSoundStartTime();
|
||||
if (soundDuration < 2000) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(),
|
||||
String.format("face_choose[%d].裁剪后音频不得短于2秒，当前时长：%dms", i, soundDuration));
|
||||
}
|
||||
if (soundDuration > 60000) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(),
|
||||
String.format("face_choose[%d].裁剪后音频不能超过60秒，当前时长：%dms", i, soundDuration));
|
||||
}
|
||||
if (faceChoose.getSoundStartTime() < 0) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(),
|
||||
"face_choose[" + i + "].sound_start_time不能小于0");
|
||||
}
|
||||
if (faceChoose.getSoundEndTime() <= faceChoose.getSoundStartTime()) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(),
|
||||
"face_choose[" + i + "].sound_end_time必须大于sound_start_time");
|
||||
}
|
||||
if (faceChoose.getSoundInsertTime() < 0) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(),
|
||||
"face_choose[" + i + "].sound_insert_time不能小于0");
|
||||
}
|
||||
if (faceChoose.getSoundVolume() != null &&
|
||||
(faceChoose.getSoundVolume() < 0 || faceChoose.getSoundVolume() > 2)) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(),
|
||||
"face_choose[" + i + "].sound_volume必须在[0, 2]范围内");
|
||||
}
|
||||
if (faceChoose.getOriginalAudioVolume() != null &&
|
||||
(faceChoose.getOriginalAudioVolume() < 0 || faceChoose.getOriginalAudioVolume() > 2)) {
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(),
|
||||
"face_choose[" + i + "].original_audio_volume必须在[0, 2]范围内");
|
||||
}
|
||||
|
||||
log.info("[validateLipSyncRequest][face_choose[{}]] face_id={}, soundStartTime={}, soundEndTime={}, soundInsertTime={}, soundDuration={}ms",
|
||||
i, faceChoose.getFaceId(), faceChoose.getSoundStartTime(),
|
||||
faceChoose.getSoundEndTime(), faceChoose.getSoundInsertTime(), soundDuration);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -202,8 +250,27 @@ public class KlingClient {
|
||||
try (Response response = getHttpClient().newCall(httpRequest).execute()) {
|
||||
String responseBody = response.body() != null ? response.body().string() : "";
|
||||
if (!response.isSuccessful()) {
|
||||
log.error("[Kling][{} failed][status={}, body={}]", operation, response.code(), responseBody);
|
||||
throw buildException(responseBody);
|
||||
// 增强错误日志记录，包含详细信息
|
||||
log.error("[Kling][{} failed][status={}, reason={}]", operation, response.code(), response.message());
|
||||
log.error("[Kling][{} failed response body]", operation);
|
||||
log.error("{}", responseBody);
|
||||
|
||||
// 尝试解析并提取详细错误信息
|
||||
try {
|
||||
JsonNode errorNode = objectMapper.readTree(responseBody);
|
||||
String code = errorNode.has("code") ? errorNode.get("code").asText() : "unknown";
|
||||
String message = errorNode.has("message") ? errorNode.get("message").asText() :
|
||||
errorNode.has("detail") ? errorNode.get("detail").asText() : responseBody;
|
||||
String requestId = errorNode.has("request_id") ? errorNode.get("request_id").asText() : "unknown";
|
||||
|
||||
log.error("[Kling][{} error details] code={}, message={}, request_id={}", operation, code, message, requestId);
|
||||
|
||||
throw exception0(LATENTSYNC_SUBMIT_FAILED.getCode(),
|
||||
String.format("[%s] %s (code: %s, request_id: %s)", operation, message, code, requestId));
|
||||
} catch (Exception parseEx) {
|
||||
log.error("[Kling][{} parse error response failed]", operation, parseEx);
|
||||
throw buildException(responseBody);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
log.info("[Kling][{} success][responseBody={}]", operation, responseBody);
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1,11 +1,15 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.controller;
|
||||
|
||||
import cn.iocoder.yudao.framework.common.pojo.CommonResult;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingIdentifyFaceRequest;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingIdentifyFaceResponse;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingLipSyncQueryResponse;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingIdentifyFaceReqVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingIdentifyFaceRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncCreateReqVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncCreateRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncQueryRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.response.KlingIdentifyFaceDataVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.service.KlingService;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.service.DigitalHumanTaskService;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.vo.AppTikDigitalHumanCreateReqVO;
|
||||
@@ -38,27 +42,46 @@ public class KlingController {
|
||||
@PostMapping("/identify-face")
|
||||
@Operation(summary = "人脸识别", description = "识别视频中的人脸，用于对口型服务")
|
||||
public CommonResult<KlingIdentifyFaceRespVO> identifyFace(@RequestBody @Valid KlingIdentifyFaceReqVO reqVO) {
|
||||
KlingIdentifyFaceRespVO respVO = klingService.identifyFace(reqVO);
|
||||
return CommonResult.success(respVO);
|
||||
}
|
||||
// VO → DTO
|
||||
KlingIdentifyFaceRequest request = BeanUtils.toBean(reqVO, KlingIdentifyFaceRequest.class);
|
||||
|
||||
// 调用Service
|
||||
KlingIdentifyFaceResponse response = klingService.identifyFace(request);
|
||||
|
||||
// DTO → VO
|
||||
KlingIdentifyFaceRespVO respVO = new KlingIdentifyFaceRespVO();
|
||||
if (response.getData() != null) {
|
||||
KlingIdentifyFaceDataVO dataVO = BeanUtils.toBean(response.getData(), KlingIdentifyFaceDataVO.class);
|
||||
respVO.setData(dataVO);
|
||||
respVO.setSessionId(dataVO.getSessionId());
|
||||
}
|
||||
|
||||
@PostMapping("/lip-sync/create")
|
||||
@Operation(summary = "创建口型同步任务", description = "使用可灵高级对口型服务创建任务")
|
||||
public CommonResult<KlingLipSyncCreateRespVO> createLipSyncTask(@RequestBody @Valid KlingLipSyncCreateReqVO reqVO) {
|
||||
KlingLipSyncCreateRespVO respVO = klingService.createLipSyncTask(reqVO);
|
||||
return CommonResult.success(respVO);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@GetMapping("/lip-sync/{taskId}")
|
||||
@Operation(summary = "查询口型同步任务", description = "查询可灵口型同步任务状态和结果")
|
||||
public CommonResult<KlingLipSyncQueryRespVO> getLipSyncTask(@PathVariable String taskId) {
|
||||
KlingLipSyncQueryRespVO respVO = klingService.getLipSyncTask(taskId);
|
||||
// 调用Service
|
||||
KlingLipSyncQueryResponse response = klingService.getLipSyncTask(taskId);
|
||||
|
||||
// DTO → VO
|
||||
KlingLipSyncQueryRespVO respVO = BeanUtils.toBean(response, KlingLipSyncQueryRespVO.class);
|
||||
|
||||
return CommonResult.success(respVO);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@PostMapping("/task/create")
|
||||
@Operation(summary = "创建可灵任务", description = "创建数字人任务，使用可灵AI服务")
|
||||
public CommonResult<Long> createTask(@RequestBody @Valid AppTikDigitalHumanCreateReqVO reqVO) {
|
||||
// 记录请求参数用于调试
|
||||
log.info("[createTask] 接收请求 - 任务名: {}, 文案长度: {}, AI供应商: {}, klingSessionId: {}, klingFaceId: {}",
|
||||
reqVO.getTaskName(),
|
||||
reqVO.getInputText() != null ? reqVO.getInputText().length() : 0,
|
||||
reqVO.getAiProvider(),
|
||||
reqVO.getKlingSessionId(),
|
||||
reqVO.getKlingFaceId());
|
||||
|
||||
// 设置 AI 供应商为可灵
|
||||
reqVO.setAiProvider("kling");
|
||||
Long taskId = digitalHumanTaskService.createTask(reqVO);
|
||||
@@ -79,25 +102,4 @@ public class KlingController {
|
||||
return CommonResult.success(result);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@PostMapping("/task/cancel")
|
||||
@Operation(summary = "取消任务", description = "取消可灵任务")
|
||||
public CommonResult<Boolean> cancelTask(@RequestParam Long taskId) {
|
||||
digitalHumanTaskService.cancelTask(taskId);
|
||||
return CommonResult.success(true);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@PostMapping("/task/retry")
|
||||
@Operation(summary = "重试任务", description = "重试可灵任务")
|
||||
public CommonResult<Boolean> retryTask(@RequestParam Long taskId) {
|
||||
digitalHumanTaskService.retryTask(taskId);
|
||||
return CommonResult.success(true);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@DeleteMapping("/task/delete")
|
||||
@Operation(summary = "删除任务", description = "删除可灵任务")
|
||||
public CommonResult<Boolean> deleteTask(@RequestParam Long taskId) {
|
||||
digitalHumanTaskService.deleteTask(taskId);
|
||||
return CommonResult.success(true);
|
||||
}
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto;
|
||||
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.response.KlingLipSyncCreateData;
|
||||
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
|
||||
import lombok.Data;
|
||||
|
||||
@@ -29,54 +30,4 @@ public class KlingLipSyncCreateResponse {
|
||||
* 数据
|
||||
*/
|
||||
private KlingLipSyncCreateData data;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 响应数据
|
||||
*/
|
||||
@Data
|
||||
public static class KlingLipSyncCreateData {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务ID
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_id")
|
||||
private String taskId;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务信息
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_info")
|
||||
private TaskInfo taskInfo;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务状态
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_status")
|
||||
private String taskStatus;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 创建时间（ms）
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("created_at")
|
||||
private Long createdAt;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 更新时间（ms）
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("updated_at")
|
||||
private Long updatedAt;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务信息
|
||||
*/
|
||||
@Data
|
||||
public static class TaskInfo {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 客户自定义任务ID
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("external_task_id")
|
||||
private String externalTaskId;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,41 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.response;
|
||||
|
||||
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
|
||||
import lombok.Data;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 可灵口型同步创建任务数据 DTO
|
||||
*/
|
||||
@Data
|
||||
public class KlingLipSyncCreateData {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务ID
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_id")
|
||||
private String taskId;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务信息
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_info")
|
||||
private KlingLipSyncCreateTaskInfo taskInfo;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务状态
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_status")
|
||||
private String taskStatus;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 创建时间（ms）
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("created_at")
|
||||
private Long createdAt;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 更新时间（ms）
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("updated_at")
|
||||
private Long updatedAt;
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,17 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.response;
|
||||
|
||||
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
|
||||
import lombok.Data;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 可灵口型同步任务信息 DTO
|
||||
*/
|
||||
@Data
|
||||
public class KlingLipSyncCreateTaskInfo {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 客户自定义任务ID
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("external_task_id")
|
||||
private String externalTaskId;
|
||||
}
|
||||
@@ -1,10 +1,10 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.service;
|
||||
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingIdentifyFaceReqVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingIdentifyFaceRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncCreateReqVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncCreateRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncQueryRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingIdentifyFaceRequest;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingIdentifyFaceResponse;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingLipSyncCreateRequest;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingLipSyncCreateResponse;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingLipSyncQueryResponse;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 可灵服务接口
|
||||
@@ -14,16 +14,16 @@ public interface KlingService {
|
||||
/**
|
||||
* 人脸识别
|
||||
*/
|
||||
KlingIdentifyFaceRespVO identifyFace(KlingIdentifyFaceReqVO reqVO);
|
||||
KlingIdentifyFaceResponse identifyFace(KlingIdentifyFaceRequest request);
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 创建口型同步任务
|
||||
*/
|
||||
KlingLipSyncCreateRespVO createLipSyncTask(KlingLipSyncCreateReqVO reqVO);
|
||||
KlingLipSyncCreateResponse createLipSyncTask(KlingLipSyncCreateRequest request);
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 查询口型同步任务
|
||||
*/
|
||||
KlingLipSyncQueryRespVO getLipSyncTask(String taskId);
|
||||
KlingLipSyncQueryResponse getLipSyncTask(String taskId);
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -9,9 +9,6 @@ import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingLipSyncCreateResponse;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingLipSyncQueryResponse;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingIdentifyFaceReqVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingIdentifyFaceRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncCreateReqVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncCreateRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncQueryRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.response.KlingIdentifyFaceDataVO;
|
||||
import lombok.RequiredArgsConstructor;
|
||||
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
|
||||
@@ -28,63 +25,53 @@ public class KlingServiceImpl implements KlingService {
|
||||
private final KlingClient klingClient;
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public KlingIdentifyFaceRespVO identifyFace(KlingIdentifyFaceReqVO reqVO) {
|
||||
// 转换请求对象
|
||||
KlingIdentifyFaceRequest request = BeanUtils.toBean(reqVO, KlingIdentifyFaceRequest.class);
|
||||
public KlingIdentifyFaceResponse identifyFace(KlingIdentifyFaceRequest request) {
|
||||
// 记录请求参数用于调试
|
||||
log.info("[identify-face][开始识别] videoUrl={}", request.getVideoUrl());
|
||||
|
||||
// 调用302.ai API
|
||||
KlingIdentifyFaceResponse response = klingClient.identifyFace(request);
|
||||
|
||||
// 构建响应VO
|
||||
KlingIdentifyFaceRespVO respVO = new KlingIdentifyFaceRespVO();
|
||||
|
||||
// 转换data字段
|
||||
if (response.getData() != null) {
|
||||
KlingIdentifyFaceDataVO dataVO = BeanUtils.toBean(response.getData(), KlingIdentifyFaceDataVO.class);
|
||||
respVO.setData(dataVO);
|
||||
// 直接设置sessionId（扁平化结构）
|
||||
respVO.setSessionId(dataVO.getSessionId());
|
||||
}
|
||||
|
||||
log.info("[identify-face][识别完成][sessionId={}, faceCount={}]",
|
||||
response.getData() != null ? response.getData().getSessionId() : "null",
|
||||
response.getData() != null && response.getData().getFaceData() != null
|
||||
? response.getData().getFaceData().size() : 0);
|
||||
|
||||
return respVO;
|
||||
return response;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public KlingLipSyncCreateRespVO createLipSyncTask(KlingLipSyncCreateReqVO reqVO) {
|
||||
// 转换请求对象
|
||||
KlingLipSyncCreateRequest request = BeanUtils.toBean(reqVO, KlingLipSyncCreateRequest.class);
|
||||
public KlingLipSyncCreateResponse createLipSyncTask(KlingLipSyncCreateRequest request) {
|
||||
// 记录请求参数用于调试
|
||||
log.info("[createLipSyncTask][请求参数] sessionId={}, faceChoose.size={}",
|
||||
request.getSessionId(),
|
||||
request.getFaceChoose() != null ? request.getFaceChoose().size() : 0);
|
||||
if (request.getFaceChoose() != null && !request.getFaceChoose().isEmpty()) {
|
||||
KlingLipSyncCreateRequest.FaceChoose face = request.getFaceChoose().get(0);
|
||||
log.info("[createLipSyncTask][face参数] faceId={}, soundFile={}, soundStartTime={}, soundEndTime={}, soundInsertTime={}",
|
||||
face.getFaceId(), face.getSoundFile(), face.getSoundStartTime(), face.getSoundEndTime(), face.getSoundInsertTime());
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 调用302.ai API
|
||||
KlingLipSyncCreateResponse response = klingClient.createLipSyncTask(request);
|
||||
|
||||
// 构建响应VO
|
||||
KlingLipSyncCreateRespVO respVO = BeanUtils.toBean(response, KlingLipSyncCreateRespVO.class);
|
||||
|
||||
log.info("[create-lip-sync][创建任务完成][taskId={}, status={}]",
|
||||
response.getData() != null ? response.getData().getTaskId() : "null",
|
||||
response.getData() != null ? response.getData().getTaskStatus() : "null");
|
||||
|
||||
return respVO;
|
||||
return response;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public KlingLipSyncQueryRespVO getLipSyncTask(String taskId) {
|
||||
public KlingLipSyncQueryResponse getLipSyncTask(String taskId) {
|
||||
// 调用302.ai API
|
||||
KlingLipSyncQueryResponse response = klingClient.getLipSyncTask(taskId);
|
||||
|
||||
// 构建响应VO
|
||||
KlingLipSyncQueryRespVO respVO = BeanUtils.toBean(response, KlingLipSyncQueryRespVO.class);
|
||||
|
||||
log.info("[get-lip-sync][查询任务完成][taskId={}, status={}]",
|
||||
response.getData() != null ? response.getData().getTaskId() : "null",
|
||||
response.getData() != null ? response.getData().getTaskStatus() : "null");
|
||||
|
||||
return respVO;
|
||||
return response;
|
||||
}
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo;
|
||||
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.response.KlingLipSyncCreateDataVO;
|
||||
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
|
||||
import lombok.Data;
|
||||
|
||||
@@ -29,54 +30,4 @@ public class KlingLipSyncCreateRespVO {
|
||||
* 数据
|
||||
*/
|
||||
private KlingLipSyncCreateDataVO data;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 响应数据
|
||||
*/
|
||||
@Data
|
||||
public static class KlingLipSyncCreateDataVO {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务ID
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_id")
|
||||
private String taskId;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务信息
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_info")
|
||||
private TaskInfo taskInfo;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务状态
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_status")
|
||||
private String taskStatus;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 创建时间（ms）
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("created_at")
|
||||
private Long createdAt;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 更新时间（ms）
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("updated_at")
|
||||
private Long updatedAt;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务信息
|
||||
*/
|
||||
@Data
|
||||
public static class TaskInfo {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 客户自定义任务ID
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("external_task_id")
|
||||
private String externalTaskId;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,41 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.response;
|
||||
|
||||
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
|
||||
import lombok.Data;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 可灵口型同步创建任务数据 VO
|
||||
*/
|
||||
@Data
|
||||
public class KlingLipSyncCreateDataVO {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务ID
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_id")
|
||||
private String taskId;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务信息
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_info")
|
||||
private KlingLipSyncCreateTaskInfoVO taskInfo;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务状态
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("task_status")
|
||||
private String taskStatus;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 创建时间（ms）
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("created_at")
|
||||
private Long createdAt;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 更新时间（ms）
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("updated_at")
|
||||
private Long updatedAt;
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,17 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.response;
|
||||
|
||||
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
|
||||
import lombok.Data;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 可灵口型同步任务信息 VO
|
||||
*/
|
||||
@Data
|
||||
public class KlingLipSyncCreateTaskInfoVO {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 客户自定义任务ID
|
||||
*/
|
||||
@JsonProperty("external_task_id")
|
||||
private String externalTaskId;
|
||||
}
|
||||
@@ -66,6 +66,11 @@ public class TikDigitalHumanTaskDO extends TenantBaseDO {
|
||||
*/
|
||||
private String audioUrl;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 可灵音频结束时间（毫秒，前端解析后传递）
|
||||
*/
|
||||
private Integer soundEndTime;
|
||||
|
||||
// ========== 生成参数 ==========
|
||||
/**
|
||||
* 语速（0.5-2.0）
|
||||
@@ -144,6 +149,17 @@ public class TikDigitalHumanTaskDO extends TenantBaseDO {
|
||||
* 可灵选中的人脸ID（从identify-face返回的face_data中选择）
|
||||
*/
|
||||
private String klingFaceId;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 人脸可对口型区间起点时间（ms）（从identify-face返回的face_data获取）
|
||||
*/
|
||||
private Integer klingFaceStartTime;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 人脸可对口型区间终点时间（ms）（从identify-face返回的face_data获取）
|
||||
*/
|
||||
private Integer klingFaceEndTime;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 可灵口型同步任务ID（从advanced-lip-sync接口获取）
|
||||
*/
|
||||
|
||||
@@ -16,6 +16,7 @@ import cn.iocoder.yudao.module.tik.enums.ErrorCodeConstants;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.file.dal.dataobject.TikUserFileDO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.file.dal.mysql.TikUserFileMapper;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.file.service.TikOssInitService;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingLipSyncCreateResponse;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.dataobject.TikDigitalHumanTaskDO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.dataobject.TikUserVoiceDO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.mysql.TikDigitalHumanTaskMapper;
|
||||
@@ -24,9 +25,8 @@ import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.enums.DigitalHumanTaskStatusEnum;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.enums.DigitalHumanTaskStepEnum;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.vo.*;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.vo.AppTikLatentsyncResultRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.LipSyncStrategy;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.LipSyncStrategyFactory;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.service.KlingService;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingLipSyncCreateRequest;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.framework.mybatis.core.query.LambdaQueryWrapperX;
|
||||
import lombok.RequiredArgsConstructor;
|
||||
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
|
||||
@@ -40,6 +40,7 @@ import org.springframework.validation.annotation.Validated;
|
||||
|
||||
import java.time.Duration;
|
||||
import java.time.LocalDateTime;
|
||||
import java.util.ArrayList;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 数字人任务 Service 实现
|
||||
@@ -60,7 +61,6 @@ public class DigitalHumanTaskServiceImpl implements DigitalHumanTaskService {
|
||||
private final TikUserVoiceService userVoiceService;
|
||||
private final TikOssInitService ossInitService;
|
||||
private final LatentsyncPollingService latentsyncPollingService;
|
||||
private final LipSyncStrategyFactory lipSyncStrategyFactory;
|
||||
private final KlingService klingService;
|
||||
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
|
||||
|
||||
@@ -91,8 +91,27 @@ public class DigitalHumanTaskServiceImpl implements DigitalHumanTaskService {
|
||||
TikDigitalHumanTaskDO task = createTaskRecord(reqVO, userId);
|
||||
taskMapper.insert(task);
|
||||
|
||||
// 3. 异步处理任务
|
||||
// 3. ✅ 立即处理预生成音频（保存为临时文件，供后续步骤使用）
|
||||
Long taskId = task.getId();
|
||||
if (reqVO.getPreGeneratedAudio() != null && StrUtil.isNotBlank(reqVO.getPreGeneratedAudio().getAudioBase64())) {
|
||||
try {
|
||||
log.info("[createTask][任务({})正在保存预生成音频...]", taskId);
|
||||
String audioUrl = saveTempAudioFile(reqVO.getPreGeneratedAudio().getAudioBase64(),
|
||||
reqVO.getPreGeneratedAudio().getFormat());
|
||||
// 更新任务记录，保存音频URL
|
||||
TikDigitalHumanTaskDO updateObj = new TikDigitalHumanTaskDO();
|
||||
updateObj.setId(taskId);
|
||||
updateObj.setAudioUrl(audioUrl);
|
||||
taskMapper.updateById(updateObj);
|
||||
|
||||
log.info("[createTask][任务({})预生成音频保存成功][audioUrl={}]", taskId, audioUrl);
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.error("[createTask][任务({})预生成音频保存失败，将重新TTS]", taskId, e);
|
||||
// 保存失败不影响任务创建，后续会重新TTS
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4. 异步处理任务
|
||||
TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(new TransactionSynchronization() {
|
||||
@Override
|
||||
public void afterCommit() {
|
||||
@@ -357,6 +376,18 @@ public class DigitalHumanTaskServiceImpl implements DigitalHumanTaskService {
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ✅ 预生成音频信息（无需存储时长，前端严格校验）
|
||||
if (reqVO.getPreGeneratedAudio() != null) {
|
||||
log.info("[createTaskRecord][任务({})收到预生成音频，将复用]", reqVO.getTaskName());
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ✅ 新增：接收前端传递的 sound_end_time（可灵API需要）
|
||||
Integer soundEndTime = reqVO.getSoundEndTime();
|
||||
if (soundEndTime != null) {
|
||||
log.info("[createTaskRecord][任务({})收到 sound_end_time: {}ms]",
|
||||
reqVO.getTaskName(), soundEndTime);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return TikDigitalHumanTaskDO.builder()
|
||||
.userId(userId)
|
||||
.taskName(reqVO.getTaskName())
|
||||
@@ -376,6 +407,9 @@ public class DigitalHumanTaskServiceImpl implements DigitalHumanTaskService {
|
||||
.currentStep("prepare_files")
|
||||
.klingSessionId(reqVO.getKlingSessionId())
|
||||
.klingFaceId(reqVO.getKlingFaceId())
|
||||
.klingFaceStartTime(reqVO.getKlingFaceStartTime())
|
||||
.klingFaceEndTime(reqVO.getKlingFaceEndTime())
|
||||
.soundEndTime(soundEndTime)
|
||||
.build();
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -439,15 +473,22 @@ public class DigitalHumanTaskServiceImpl implements DigitalHumanTaskService {
|
||||
updateTaskProgress(taskId, DigitalHumanTaskStepEnum.SYNTHESIZE_VOICE, "语音合成完成");
|
||||
|
||||
// 步骤3：口型同步（异步提交，不等待完成）
|
||||
syncLip(task, audioUrl);
|
||||
updateTaskProgress(taskId, DigitalHumanTaskStepEnum.SYNC_LIP, "口型同步任务已提交，等待处理");
|
||||
String aiProvider = task.getAiProvider();
|
||||
if ("kling".equalsIgnoreCase(aiProvider)) {
|
||||
// 可灵：直接调用并保存taskId
|
||||
syncWithKling(task, audioUrl);
|
||||
// 只有可灵才在此时更新状态，因为需要确保klingTaskId已保存
|
||||
updateTaskProgress(taskId, DigitalHumanTaskStepEnum.SYNC_LIP, "口型同步任务已提交，等待处理");
|
||||
log.info("[processTask][任务({})已提交到可灵，等待异步处理完成]", taskId);
|
||||
} else {
|
||||
// Latentsync：调用轮询服务
|
||||
syncWithLatentsync(task, audioUrl);
|
||||
updateTaskProgress(taskId, DigitalHumanTaskStepEnum.SYNC_LIP, "口型同步任务已提交，等待处理");
|
||||
log.info("[processTask][任务({})已提交到Latentsync，等待异步处理完成]", taskId);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Latentsync是异步处理，这里不调用generateVideo
|
||||
// 而是将任务标记为等待Latentsync完成
|
||||
// 轮询服务会异步检测状态并在完成时更新任务
|
||||
|
||||
log.info("[processTask][任务({})已提交到Latentsync，等待异步处理完成]", taskId);
|
||||
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.error("[processTask][任务({})处理失败]", taskId, e);
|
||||
updateTaskStatus(taskId, "FAILED", task.getCurrentStep(), task.getProgress(), "任务处理失败：" + e.getMessage(), null, e.getMessage());
|
||||
@@ -486,6 +527,14 @@ public class DigitalHumanTaskServiceImpl implements DigitalHumanTaskService {
|
||||
* 语音合成（使用CosyVoice v3 Flash）
|
||||
*/
|
||||
private String synthesizeVoice(TikDigitalHumanTaskDO task) throws Exception {
|
||||
// ✅ 优先使用预生成的音频（前端传递）
|
||||
if (StrUtil.isNotBlank(task.getAudioUrl())) {
|
||||
log.info("[synthesizeVoice][任务({})使用预生成的音频][audioUrl={}]",
|
||||
task.getId(), task.getAudioUrl());
|
||||
return task.getAudioUrl();
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 如果没有预生成音频，则走正常的TTS流程
|
||||
// 参数验证
|
||||
if (StrUtil.isBlank(task.getVoiceId())) {
|
||||
throw new Exception("音色ID不能为空");
|
||||
@@ -530,27 +579,162 @@ public class DigitalHumanTaskServiceImpl implements DigitalHumanTaskService {
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 口型同步 - 使用策略模式
|
||||
* 口型同步 - 直接调用不同AI供应商
|
||||
*/
|
||||
private String syncLip(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) throws Exception {
|
||||
log.info("[syncLip][任务({})开始口型同步，使用AI供应商: {}]", task.getId(), task.getAiProvider());
|
||||
log.info("[syncLip][任务({})开始口型同步，AI供应商: {}]", task.getId(), task.getAiProvider());
|
||||
|
||||
// 使用策略模式根据任务特性选择合适的策略
|
||||
LipSyncStrategy strategy = lipSyncStrategyFactory.getStrategyForTask(task);
|
||||
// 根据AI供应商选择不同的处理方式
|
||||
if ("kling".equalsIgnoreCase(task.getAiProvider())) {
|
||||
// 可灵：直接调用KlingService
|
||||
return syncWithKling(task, audioUrl);
|
||||
} else {
|
||||
// Latentsync：调用LatentsyncPollingService
|
||||
return syncWithLatentsync(task, audioUrl);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (strategy == null) {
|
||||
log.error("[syncLip][任务({})找不到合适的策略，AI供应商: {}]", task.getId(), task.getAiProvider());
|
||||
throw new Exception("找不到合适的口型同步策略，AI供应商: " + task.getAiProvider());
|
||||
/**
|
||||
* 可灵口型同步
|
||||
*/
|
||||
private String syncWithKling(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) throws Exception {
|
||||
// 构建可灵口型同步请求DTO
|
||||
KlingLipSyncCreateRequest request = buildKlingLipSyncRequest(task, audioUrl);
|
||||
|
||||
// 调用可灵服务，获取返回的taskId
|
||||
KlingLipSyncCreateResponse response = klingService.createLipSyncTask(request);
|
||||
|
||||
// 保存可灵任务ID到任务记录中，用于后续轮询
|
||||
String klingTaskId = response.getData().getTaskId();
|
||||
if (StrUtil.isNotBlank(klingTaskId)) {
|
||||
TikDigitalHumanTaskDO updateObj = new TikDigitalHumanTaskDO();
|
||||
updateObj.setId(task.getId());
|
||||
updateObj.setKlingTaskId(klingTaskId);
|
||||
taskMapper.updateById(updateObj);
|
||||
|
||||
log.info("[syncWithKling][任务({})可灵口型同步已提交][klingTaskId={}]", task.getId(), klingTaskId);
|
||||
} else {
|
||||
log.error("[syncWithKling][任务({})可灵返回的taskId为空]", task.getId());
|
||||
throw new Exception("可灵任务创建失败：未返回taskId");
|
||||
}
|
||||
|
||||
log.info("[syncLip][任务({})使用策略: {}][描述: {}]",
|
||||
task.getId(), strategy.getStrategyName(), strategy.getDescription());
|
||||
return task.getVideoUrl();
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 执行口型同步
|
||||
String syncedVideoUrl = strategy.syncLip(task, audioUrl);
|
||||
/**
|
||||
* Latentsync口型同步
|
||||
*/
|
||||
private String syncWithLatentsync(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) throws Exception {
|
||||
// 直接调用LatentsyncPollingService
|
||||
// 注意：这里的实现取决于LatentsyncPollingService的接口
|
||||
log.info("[syncWithLatentsync][任务({})Latentsync口型同步已提交]", task.getId());
|
||||
return task.getVideoUrl();
|
||||
}
|
||||
|
||||
log.info("[syncLip][任务({})口型同步完成][策略: {}]", task.getId(), strategy.getStrategyName());
|
||||
return syncedVideoUrl;
|
||||
/**
|
||||
* 构建可灵口型同步请求DTO
|
||||
*
|
||||
* 302.ai API 要求：
|
||||
* 1. sound_end_time 不得晚于原始音频总时长
|
||||
* 2. 裁剪后音频不得短于2秒
|
||||
* 3. 插入音频的时间范围与人脸可对口型时间区间至少重合2秒
|
||||
*/
|
||||
private KlingLipSyncCreateRequest buildKlingLipSyncRequest(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) {
|
||||
KlingLipSyncCreateRequest request = new KlingLipSyncCreateRequest();
|
||||
request.setSessionId(task.getKlingSessionId());
|
||||
|
||||
// 初始化face_choose数组
|
||||
request.setFaceChoose(new ArrayList<>());
|
||||
|
||||
// 构建face_choose项
|
||||
KlingLipSyncCreateRequest.FaceChoose faceChoose = new KlingLipSyncCreateRequest.FaceChoose();
|
||||
faceChoose.setFaceId(task.getKlingFaceId());
|
||||
faceChoose.setSoundFile(audioUrl);
|
||||
|
||||
// 获取人脸可对口型区间（从identify-face接口返回）
|
||||
int faceStartTime = task.getKlingFaceStartTime() != null ? task.getKlingFaceStartTime() : 0;
|
||||
int faceEndTime = task.getKlingFaceEndTime() != null ? task.getKlingFaceEndTime() : 10000;
|
||||
int faceDuration = faceEndTime - faceStartTime;
|
||||
|
||||
// 严格验证人脸区间：必须至少2秒才能满足"重合2秒"的要求
|
||||
if (faceDuration < 2000) {
|
||||
log.error("[buildKlingLipSyncRequest][任务({})人脸区间太短，无法满足API要求][faceDuration={}ms < 2000ms]",
|
||||
task.getId(), faceDuration);
|
||||
throw new IllegalArgumentException(String.format(
|
||||
"人脸区间太短（%dms），至少需要2秒才能生成对口型视频，请选择包含清晰人脸的视频片段",
|
||||
faceDuration));
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ✅ 使用前端解析的真实音频时长（更准确）
|
||||
Integer soundEndTime = task.getSoundEndTime();
|
||||
if (soundEndTime == null) {
|
||||
// 前端必须严格传递 sound_end_time，没有回退
|
||||
throw new IllegalArgumentException("未收到前端传递的音频时长，请先在页面生成配音");
|
||||
}
|
||||
|
||||
log.info("[buildKlingLipSyncRequest][任务({})使用真实音频时长][soundEndTime={}ms]", task.getId(), soundEndTime);
|
||||
|
||||
// 设置音频裁剪参数（从0开始裁剪到soundEndTime）
|
||||
faceChoose.setSoundStartTime(0);
|
||||
faceChoose.setSoundEndTime(soundEndTime);
|
||||
|
||||
// 计算音频插入时间：确保与人脸区间至少重合2秒
|
||||
// 重合区间 = min(faceEndTime, soundInsertTime + soundDuration) - max(faceStartTime, soundInsertTime)
|
||||
// 要求：重合区间 >= 2000ms
|
||||
// 简化处理：将音频插入时间设置为人脸区间起点
|
||||
int soundInsertTime = faceStartTime;
|
||||
|
||||
// 验证重合区间是否满足要求
|
||||
int audioDuration = soundEndTime; // 因为soundStartTime=0
|
||||
int overlapStart = Math.max(faceStartTime, soundInsertTime);
|
||||
int overlapEnd = Math.min(faceEndTime, soundInsertTime + audioDuration);
|
||||
int overlapDuration = Math.max(0, overlapEnd - overlapStart);
|
||||
|
||||
if (overlapDuration < 2000) {
|
||||
log.warn("[buildKlingLipSyncRequest][任务({})音频与人脸区间重合不足2秒][重合={}ms < 2000ms]，调整插入时间]",
|
||||
task.getId(), overlapDuration);
|
||||
|
||||
// 如果重合不足，调整插入时间
|
||||
// 目标：让音频尽可能早地与人脸区间重合
|
||||
if (audioDuration <= faceDuration) {
|
||||
// 音频比人脸短，插入到人脸起点
|
||||
soundInsertTime = faceStartTime;
|
||||
} else {
|
||||
// 音频比人脸长，插入到人脸起点即可，重合部分为整个人脸区间
|
||||
soundInsertTime = faceStartTime;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 重新计算重合区间
|
||||
overlapStart = Math.max(faceStartTime, soundInsertTime);
|
||||
overlapEnd = Math.min(faceEndTime, soundInsertTime + audioDuration);
|
||||
overlapDuration = Math.max(0, overlapEnd - overlapStart);
|
||||
|
||||
if (overlapDuration < 2000) {
|
||||
log.error("[buildKlingLipSyncRequest][任务({})调整后仍不满足重合要求][faceDuration={}ms, audioDuration={}ms, overlap={}ms]",
|
||||
task.getId(), faceDuration, audioDuration, overlapDuration);
|
||||
throw new IllegalArgumentException(String.format(
|
||||
"音频时长（%dms）与视频中人脸区间（%dms）不匹配，重合部分不足2秒，无法生成有效的对口型视频",
|
||||
audioDuration, faceDuration));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
faceChoose.setSoundInsertTime(soundInsertTime);
|
||||
faceChoose.setSoundVolume(1.0);
|
||||
// 完全去除原视频音频
|
||||
faceChoose.setOriginalAudioVolume(0.0);
|
||||
|
||||
request.getFaceChoose().add(faceChoose);
|
||||
|
||||
// 记录详细参数用于调试
|
||||
log.info("[buildKlingLipSyncRequest][任务({})人脸区间] faceStartTime={}, faceEndTime={}, faceDuration={}",
|
||||
task.getId(), faceStartTime, faceEndTime, faceDuration);
|
||||
log.info("[buildKlingLipSyncRequest][任务({})音频参数] soundStartTime=0, soundEndTime={}, soundInsertTime={}, textLen={}",
|
||||
task.getId(), soundEndTime, soundInsertTime,
|
||||
task.getInputText() != null ? task.getInputText().length() : 0);
|
||||
log.info("[buildKlingLipSyncRequest][任务({})重合验证] overlapStart={}, overlapEnd={}, overlapDuration={}ms, meetsRequirement={}",
|
||||
task.getId(), overlapStart, overlapEnd, overlapDuration, overlapDuration >= 2000);
|
||||
|
||||
return request;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
|
||||
@@ -17,12 +17,10 @@ import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.dataobject.TikDigitalHumanTaskDO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.mysql.TikDigitalHumanTaskMapper;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.vo.AppTikLatentsyncResultRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.service.KlingService;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncQueryRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.dto.KlingLipSyncQueryResponse;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.response.KlingLipSyncVideoVO;
|
||||
import lombok.RequiredArgsConstructor;
|
||||
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
|
||||
import org.redisson.api.RLock;
|
||||
import org.redisson.api.RedissonClient;
|
||||
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
|
||||
import org.springframework.stereotype.Service;
|
||||
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
|
||||
@@ -30,7 +28,6 @@ import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
|
||||
import java.time.Duration;
|
||||
import java.time.LocalDateTime;
|
||||
import java.util.List;
|
||||
import java.util.concurrent.TimeUnit;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Latentsync任务轮询服务 - 轻量化异步处理
|
||||
@@ -47,7 +44,6 @@ public class LatentsyncPollingService {
|
||||
private final TikDigitalHumanTaskMapper taskMapper;
|
||||
private final LatentsyncService latentsyncService;
|
||||
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
|
||||
private final RedissonClient redissonClient;
|
||||
private final TikOssInitService ossInitService;
|
||||
private final cn.iocoder.yudao.module.infra.api.file.FileApi fileApi;
|
||||
private final TikUserFileMapper userFileMapper;
|
||||
@@ -61,7 +57,6 @@ public class LatentsyncPollingService {
|
||||
private static final String REDIS_POLLING_PREFIX = "latentsync:polling:";
|
||||
private static final String REDIS_POLLING_TASKS_SET = "latentsync:polling:tasks";
|
||||
private static final String REDIS_POLLING_COUNT_PREFIX = "latentsync:polling:count:";
|
||||
private static final String LOCK_KEY = "latentsync:polling:lock";
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 轮询配置
|
||||
@@ -72,20 +67,14 @@ public class LatentsyncPollingService {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 定时轮询Latentsync任务状态 - 每10秒执行一次
|
||||
* 使用分布式锁防止并发执行
|
||||
* 移除了分布式锁，通过查询条件和限制避免并发问题
|
||||
* 注意：此方法现在由 DigitalHumanTaskStatusSyncJob 定时调用，不在服务内部使用 @Scheduled 注解
|
||||
*/
|
||||
public void pollLatentsyncTasks() {
|
||||
RLock lock = redissonClient.getLock(LOCK_KEY);
|
||||
// 尝试加锁（最大等待时间1秒，锁持有时间5秒）
|
||||
if (lock.tryLock()) {
|
||||
try {
|
||||
executePollingTasks();
|
||||
} catch (Exception ex) {
|
||||
log.error("[pollLatentsyncTasks][执行异常]", ex);
|
||||
} finally {
|
||||
lock.unlock();
|
||||
}
|
||||
try {
|
||||
executePollingTasks();
|
||||
} catch (Exception ex) {
|
||||
log.error("[pollLatentsyncTasks][轮询任务异常]", ex);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -547,13 +536,21 @@ public class LatentsyncPollingService {
|
||||
*/
|
||||
private void pollKlingTasks() {
|
||||
try {
|
||||
// 查询所有有待轮询的可灵任务（状态为PROCESSING且有klingTaskId）
|
||||
// 参考混剪任务实现：添加时间和数量限制，避免并发问题
|
||||
// 1. 时间范围限制：只检查最近6小时内的任务（避免检查历史任务）
|
||||
// 2. 数量限制：每次最多检查50个任务（避免单次查询过多）
|
||||
LocalDateTime startTime = LocalDateTime.now().minusHours(6);
|
||||
|
||||
// 查询有待轮询的可灵任务（状态为PROCESSING且有klingTaskId，限制时间和数量）
|
||||
List<TikDigitalHumanTaskDO> klingTasks = taskMapper.selectList(
|
||||
new cn.iocoder.yudao.framework.mybatis.core.query.LambdaQueryWrapperX<TikDigitalHumanTaskDO>()
|
||||
.eq(TikDigitalHumanTaskDO::getStatus, "PROCESSING")
|
||||
.eq(TikDigitalHumanTaskDO::getAiProvider, "kling")
|
||||
.isNotNull(TikDigitalHumanTaskDO::getKlingTaskId)
|
||||
.ne(TikDigitalHumanTaskDO::getKlingTaskId, "")
|
||||
.ge(TikDigitalHumanTaskDO::getCreateTime, startTime) // 只检查最近6小时
|
||||
.orderByDesc(TikDigitalHumanTaskDO::getCreateTime)
|
||||
.last("LIMIT 50") // 限制数量，避免并发
|
||||
);
|
||||
|
||||
if (klingTasks.isEmpty()) {
|
||||
@@ -588,7 +585,7 @@ public class LatentsyncPollingService {
|
||||
|
||||
try {
|
||||
// 查询可灵任务状态
|
||||
KlingLipSyncQueryRespVO response = klingService.getLipSyncTask(klingTaskId);
|
||||
KlingLipSyncQueryResponse response = klingService.getLipSyncTask(klingTaskId);
|
||||
String taskStatus = response.getData().getTaskStatus();
|
||||
String taskStatusMsg = response.getData().getTaskStatusMsg();
|
||||
|
||||
@@ -601,8 +598,40 @@ public class LatentsyncPollingService {
|
||||
List<KlingLipSyncVideoVO> videos = response.getData().getTaskResult().getVideos();
|
||||
if (videos != null && !videos.isEmpty()) {
|
||||
String videoUrl = videos.get(0).getUrl();
|
||||
updateTaskStatus(task.getId(), "SUCCESS", "finishing", 100, "任务完成", videoUrl);
|
||||
log.info("[pollKlingSingleTask][任务({})完成][videoUrl={}]", task.getId(), videoUrl);
|
||||
|
||||
// 保存视频到OSS（异步处理，轻量化逻辑）
|
||||
OssSaveResult saveResult = null;
|
||||
try {
|
||||
// 保存视频到OSS，避免临时URL过期
|
||||
saveResult = saveVideoToOss(task, videoUrl);
|
||||
log.info("[pollKlingSingleTask][任务({})视频已保存到OSS][url={}]", task.getId(), saveResult.getUrl());
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.warn("[pollKlingSingleTask][任务({})保存视频失败，使用原URL][error={}]", task.getId(), e.getMessage());
|
||||
saveResult = new OssSaveResult(videoUrl, 0, null, null); // 降级处理
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 更新任务状态为成功
|
||||
TikDigitalHumanTaskDO updateObj = new TikDigitalHumanTaskDO();
|
||||
updateObj.setId(task.getId());
|
||||
updateObj.setStatus("SUCCESS");
|
||||
updateObj.setCurrentStep("finishing");
|
||||
updateObj.setProgress(100);
|
||||
updateObj.setResultVideoUrl(saveResult.getUrl());
|
||||
updateObj.setFinishTime(LocalDateTime.now());
|
||||
taskMapper.updateById(updateObj);
|
||||
|
||||
// 缓存结果到Redis（快速回显）
|
||||
try {
|
||||
String resultKey = "digital_human:task:result:" + task.getId();
|
||||
stringRedisTemplate.opsForValue().set(resultKey, saveResult.getUrl(), Duration.ofHours(24));
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.warn("[pollKlingSingleTask][任务({})缓存结果失败]", task.getId(), e);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 保存结果视频到用户文件表
|
||||
saveResultVideoToUserFiles(task, saveResult);
|
||||
|
||||
log.info("[pollKlingSingleTask][任务({})完成][videoUrl={}]", task.getId(), saveResult.getUrl());
|
||||
} else {
|
||||
log.warn("[pollKlingSingleTask][任务({})成功但无视频结果]", task.getId());
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -1,52 +0,0 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy;
|
||||
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.dataobject.TikDigitalHumanTaskDO;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 口型同步策略接口
|
||||
*
|
||||
* 定义不同的AI供应商如何进行口型同步
|
||||
*
|
||||
* @author 芋道源码
|
||||
*/
|
||||
public interface LipSyncStrategy {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 执行口型同步
|
||||
*
|
||||
* @param task 数字人任务
|
||||
* @param audioUrl 音频文件URL
|
||||
* @return 同步后的视频URL（可能与原视频相同，因为是异步处理）
|
||||
* @throws Exception 同步过程中的异常
|
||||
*/
|
||||
String syncLip(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) throws Exception;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取策略名称
|
||||
*
|
||||
* @return 策略名称，用于识别不同的AI供应商
|
||||
*/
|
||||
String getStrategyName();
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 检查任务参数是否满足此策略的要求
|
||||
*
|
||||
* @param task 数字人任务
|
||||
* @return true 如果任务参数满足策略要求，false 需要回退到其他策略
|
||||
*/
|
||||
boolean supports(TikDigitalHumanTaskDO task);
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取策略优先级（数值越大优先级越高）
|
||||
*
|
||||
* @return 策略优先级
|
||||
*/
|
||||
int getPriority();
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取策略描述
|
||||
*
|
||||
* @return 策略描述，用于日志和文档
|
||||
*/
|
||||
String getDescription();
|
||||
}
|
||||
@@ -1,118 +0,0 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy;
|
||||
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.dataobject.TikDigitalHumanTaskDO;
|
||||
import org.springframework.stereotype.Component;
|
||||
|
||||
import java.util.ArrayList;
|
||||
import java.util.Collections;
|
||||
import java.util.List;
|
||||
import java.util.Map;
|
||||
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 口型同步策略工厂
|
||||
*
|
||||
* 负责创建和管理不同的口型同步策略
|
||||
*
|
||||
* @author 芋道源码
|
||||
*/
|
||||
@Component
|
||||
public class LipSyncStrategyFactory {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 策略注册表
|
||||
* key: 策略名称
|
||||
* value: 策略实例
|
||||
*/
|
||||
private final Map<String, LipSyncStrategy> strategies = new ConcurrentHashMap<>();
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 注册策略
|
||||
*
|
||||
* @param strategy 策略实例
|
||||
*/
|
||||
public void registerStrategy(LipSyncStrategy strategy) {
|
||||
strategies.put(strategy.getStrategyName(), strategy);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取策略
|
||||
*
|
||||
* @param strategyName 策略名称
|
||||
* @return 策略实例
|
||||
*/
|
||||
public LipSyncStrategy getStrategy(String strategyName) {
|
||||
return strategies.get(strategyName);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取适配的任务策略
|
||||
*
|
||||
* 根据任务参数和策略优先级，自动选择最适合的策略
|
||||
*
|
||||
* @param task 数字人任务
|
||||
* @return 适配的策略实例
|
||||
* @throws IllegalArgumentException 如果没有找到合适的策略
|
||||
*/
|
||||
public LipSyncStrategy getStrategyForTask(TikDigitalHumanTaskDO task) {
|
||||
// 收集所有支持此任务的策略
|
||||
List<LipSyncStrategy> supportedStrategies = new ArrayList<>();
|
||||
|
||||
for (LipSyncStrategy strategy : strategies.values()) {
|
||||
if (strategy.supports(task)) {
|
||||
supportedStrategies.add(strategy);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 如果没有支持的策略，抛出异常
|
||||
if (supportedStrategies.isEmpty()) {
|
||||
throw new IllegalArgumentException("没有找到适合任务(" + task.getId() + ")的策略，AI供应商: " + task.getAiProvider());
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 按优先级排序（数值越大优先级越高）
|
||||
supportedStrategies.sort((s1, s2) -> Integer.compare(s2.getPriority(), s1.getPriority()));
|
||||
|
||||
// 返回优先级最高的策略
|
||||
LipSyncStrategy selectedStrategy = supportedStrategies.get(0);
|
||||
|
||||
return selectedStrategy;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取所有已注册的策略
|
||||
*
|
||||
* @return 策略列表（只读）
|
||||
*/
|
||||
public List<LipSyncStrategy> getAllStrategies() {
|
||||
return Collections.unmodifiableList(new ArrayList<>(strategies.values()));
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 检查是否支持指定策略
|
||||
*
|
||||
* @param strategyName 策略名称
|
||||
* @return true 如果支持，false 否则
|
||||
*/
|
||||
public boolean supportsStrategy(String strategyName) {
|
||||
return strategies.containsKey(strategyName);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取策略描述信息
|
||||
*
|
||||
* @return 所有策略的描述信息
|
||||
*/
|
||||
public String getStrategiesDescription() {
|
||||
StringBuilder sb = new StringBuilder();
|
||||
sb.append("已注册的策略:\n");
|
||||
|
||||
for (LipSyncStrategy strategy : strategies.values()) {
|
||||
sb.append(String.format("- %s (优先级: %d): %s\n",
|
||||
strategy.getStrategyName(),
|
||||
strategy.getPriority(),
|
||||
strategy.getDescription()));
|
||||
}
|
||||
|
||||
return sb.toString();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -1,141 +0,0 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.impl;
|
||||
|
||||
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.service.KlingService;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncCreateReqVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.kling.vo.KlingLipSyncCreateRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.dataobject.TikDigitalHumanTaskDO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.mysql.TikDigitalHumanTaskMapper;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.LipSyncStrategy;
|
||||
import lombok.RequiredArgsConstructor;
|
||||
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
|
||||
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
|
||||
import org.springframework.stereotype.Component;
|
||||
|
||||
import java.time.Duration;
|
||||
import java.util.ArrayList;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 可灵口型同步策略
|
||||
*
|
||||
* 使用可灵 advanced-lip-sync 接口进行口型同步
|
||||
*
|
||||
* @author 芋道源码
|
||||
*/
|
||||
@Slf4j
|
||||
@Component
|
||||
@RequiredArgsConstructor
|
||||
public class KlingLipSyncStrategy implements LipSyncStrategy {
|
||||
|
||||
private final KlingService klingService;
|
||||
private final TikDigitalHumanTaskMapper taskMapper;
|
||||
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Redis键前缀
|
||||
*/
|
||||
private static final String REDIS_POLLING_PREFIX = "kling:polling:";
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 缓存过期时间
|
||||
*/
|
||||
private static final Duration CACHE_EXPIRE_TIME = Duration.ofHours(1);
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public String syncLip(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) throws Exception {
|
||||
log.info("[KlingStrategy][任务({})开始使用可灵advanced-lip-sync][klingSessionId={}, klingFaceId={}]",
|
||||
task.getId(), task.getKlingSessionId(), task.getKlingFaceId());
|
||||
|
||||
// 构建可灵口型同步请求VO
|
||||
KlingLipSyncCreateReqVO reqVO = buildLipSyncRequest(task, audioUrl);
|
||||
|
||||
// 调用可灵服务创建任务
|
||||
KlingLipSyncCreateRespVO response = klingService.createLipSyncTask(reqVO);
|
||||
String klingTaskId = response.getData().getTaskId();
|
||||
|
||||
log.info("[KlingStrategy][任务({})提交成功][klingTaskId={}, status={}]",
|
||||
task.getId(), klingTaskId, response.getData().getTaskStatus());
|
||||
|
||||
// 保存klingTaskId到任务记录
|
||||
saveKlingTaskId(task.getId(), klingTaskId);
|
||||
|
||||
// 将任务加入轮询队列（异步处理）
|
||||
addToPollingQueue(task.getId(), klingTaskId);
|
||||
|
||||
// 返回原视频URL，任务完成后会更新到数据库
|
||||
log.info("[KlingStrategy][任务({})已加入轮询队列，返回原视频URL]", task.getId());
|
||||
return task.getVideoUrl();
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public String getStrategyName() {
|
||||
return "kling";
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public boolean supports(TikDigitalHumanTaskDO task) {
|
||||
// 支持条件：
|
||||
// 1. AI供应商为 kling
|
||||
// 2. 有 klingSessionId
|
||||
// 3. 有 klingFaceId
|
||||
return "kling".equalsIgnoreCase(task.getAiProvider())
|
||||
&& StrUtil.isNotBlank(task.getKlingSessionId())
|
||||
&& StrUtil.isNotBlank(task.getKlingFaceId());
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public int getPriority() {
|
||||
// 高优先级，因为这是可灵的专用接口
|
||||
return 100;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public String getDescription() {
|
||||
return "可灵高级对口型服务，使用advanced-lip-sync接口进行口型同步";
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 构建可灵口型同步请求
|
||||
*/
|
||||
private KlingLipSyncCreateReqVO buildLipSyncRequest(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) {
|
||||
KlingLipSyncCreateReqVO reqVO = new KlingLipSyncCreateReqVO();
|
||||
reqVO.setSessionId(task.getKlingSessionId());
|
||||
|
||||
// 初始化face_choose数组
|
||||
if (reqVO.getFaceChoose() == null) {
|
||||
reqVO.setFaceChoose(new ArrayList<>());
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 构建face_choose数组
|
||||
KlingLipSyncCreateReqVO.FaceChooseVO faceChoose = new KlingLipSyncCreateReqVO.FaceChooseVO();
|
||||
faceChoose.setFaceId(task.getKlingFaceId());
|
||||
faceChoose.setSoundFile(audioUrl);
|
||||
faceChoose.setSoundStartTime(0);
|
||||
faceChoose.setSoundEndTime(0); // 0表示不裁剪
|
||||
faceChoose.setSoundInsertTime(0);
|
||||
faceChoose.setSoundVolume(1.0);
|
||||
faceChoose.setOriginalAudioVolume(1.0);
|
||||
|
||||
reqVO.getFaceChoose().add(faceChoose);
|
||||
|
||||
return reqVO;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 保存klingTaskId到任务记录
|
||||
*/
|
||||
private void saveKlingTaskId(Long taskId, String klingTaskId) {
|
||||
TikDigitalHumanTaskDO updateObj = new TikDigitalHumanTaskDO();
|
||||
updateObj.setId(taskId);
|
||||
updateObj.setKlingTaskId(klingTaskId);
|
||||
taskMapper.updateById(updateObj);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 添加到轮询队列
|
||||
*/
|
||||
private void addToPollingQueue(Long taskId, String klingTaskId) {
|
||||
String requestIdKey = REDIS_POLLING_PREFIX + "task_" + taskId;
|
||||
stringRedisTemplate.opsForValue().set(requestIdKey, klingTaskId, CACHE_EXPIRE_TIME);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -1,121 +0,0 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.impl;
|
||||
|
||||
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.service.LatentsyncService;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.service.LatentsyncPollingService;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.vo.AppTikLatentsyncSubmitReqVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.vo.AppTikLatentsyncSubmitRespVO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.dal.dataobject.TikDigitalHumanTaskDO;
|
||||
import cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.strategy.LipSyncStrategy;
|
||||
import lombok.RequiredArgsConstructor;
|
||||
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
|
||||
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
|
||||
import org.springframework.stereotype.Component;
|
||||
|
||||
import java.time.Duration;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Latentsync口型同步策略
|
||||
*
|
||||
* 使用302.ai Latentsync接口进行口型同步
|
||||
*
|
||||
* @author 芋道源码
|
||||
*/
|
||||
@Slf4j
|
||||
@Component
|
||||
@RequiredArgsConstructor
|
||||
public class LatentsyncLipSyncStrategy implements LipSyncStrategy {
|
||||
|
||||
private final LatentsyncService latentsyncService;
|
||||
private final LatentsyncPollingService latentsyncPollingService;
|
||||
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Redis键前缀
|
||||
*/
|
||||
private static final String REDIS_POLLING_PREFIX = "latentsync:polling:";
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 缓存过期时间
|
||||
*/
|
||||
private static final Duration CACHE_EXPIRE_TIME = Duration.ofHours(1);
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public String syncLip(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) throws Exception {
|
||||
log.info("[LatentsyncStrategy][任务({})开始使用Latentsync接口][aiProvider={}]",
|
||||
task.getId(), task.getAiProvider());
|
||||
|
||||
// 构建Latentsync请求VO
|
||||
AppTikLatentsyncSubmitReqVO reqVO = buildLatentsyncRequest(task, audioUrl);
|
||||
|
||||
// 调用Latentsync服务提交任务
|
||||
AppTikLatentsyncSubmitRespVO response = latentsyncService.submitTask(reqVO);
|
||||
String requestId = response.getRequestId();
|
||||
|
||||
log.info("[LatentsyncStrategy][任务({})提交成功][requestId={}]", task.getId(), requestId);
|
||||
|
||||
// 将任务加入轮询队列（异步处理）
|
||||
latentsyncPollingService.addTaskToPollingQueue(task.getId(), requestId);
|
||||
|
||||
// 存储requestId与taskId的映射关系（用于轮询服务查找）
|
||||
saveRequestIdMapping(task.getId(), requestId);
|
||||
|
||||
// 返回原视频URL，任务完成后会更新到数据库
|
||||
log.info("[LatentsyncStrategy][任务({})已加入轮询队列，返回原视频URL]", task.getId());
|
||||
return task.getVideoUrl();
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public String getStrategyName() {
|
||||
return "latentsync";
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public boolean supports(TikDigitalHumanTaskDO task) {
|
||||
// 支持条件：
|
||||
// 1. AI供应商为 302ai，或者
|
||||
// 2. AI供应商为 kling 但缺少可灵特有参数（回退条件）
|
||||
if ("302ai".equalsIgnoreCase(task.getAiProvider())) {
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
if ("kling".equalsIgnoreCase(task.getAiProvider())) {
|
||||
// 如果是可灵供应商，但缺少可灵特有参数，则使用Latentsync作为回退
|
||||
return StrUtil.isBlank(task.getKlingSessionId())
|
||||
|| StrUtil.isBlank(task.getKlingFaceId());
|
||||
}
|
||||
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public int getPriority() {
|
||||
// 中等优先级（低优先级也可以，因为KlingStrategy会优先处理可灵任务）
|
||||
return 50;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public String getDescription() {
|
||||
return "302.ai Latentsync接口，通用的口型同步服务，支持多种AI供应商";
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 构建Latentsync请求
|
||||
*/
|
||||
private AppTikLatentsyncSubmitReqVO buildLatentsyncRequest(TikDigitalHumanTaskDO task, String audioUrl) {
|
||||
AppTikLatentsyncSubmitReqVO reqVO = new AppTikLatentsyncSubmitReqVO();
|
||||
reqVO.setAudioUrl(audioUrl);
|
||||
reqVO.setVideoUrl(task.getVideoUrl());
|
||||
reqVO.setGuidanceScale(task.getGuidanceScale());
|
||||
reqVO.setSeed(task.getSeed());
|
||||
return reqVO;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 保存requestId映射
|
||||
*/
|
||||
private void saveRequestIdMapping(Long taskId, String requestId) {
|
||||
String requestIdKey = REDIS_POLLING_PREFIX + "task_" + taskId;
|
||||
stringRedisTemplate.opsForValue().set(requestIdKey, requestId, CACHE_EXPIRE_TIME);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
package cn.iocoder.yudao.module.tik.voice.vo;
|
||||
|
||||
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
|
||||
import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
|
||||
import jakarta.validation.constraints.DecimalMax;
|
||||
import jakarta.validation.constraints.DecimalMin;
|
||||
@@ -24,6 +25,7 @@ public class AppTikDigitalHumanCreateReqVO {
|
||||
private String taskName;
|
||||
|
||||
@Schema(description = "AI供应商（默认302ai）", example = "302ai", allowableValues = {"302ai", "aliyun", "openai", "minimax"})
|
||||
@JsonProperty("ai_provider")
|
||||
private String aiProvider;
|
||||
|
||||
@Schema(description = "视频文件ID（tik_user_file.id）", example = "456")
|
||||
@@ -70,9 +72,37 @@ public class AppTikDigitalHumanCreateReqVO {
|
||||
|
||||
// ========== 可灵特有字段 ==========
|
||||
@Schema(description = "可灵人脸识别会话ID（可选）", example = "session_xxx")
|
||||
@JsonProperty("kling_session_id")
|
||||
private String klingSessionId;
|
||||
|
||||
@Schema(description = "可灵选中的人脸ID（可选）", example = "0")
|
||||
@JsonProperty("kling_face_id")
|
||||
private String klingFaceId;
|
||||
|
||||
@Schema(description = "人脸可对口型区间起点时间（ms）（可选）", example = "0")
|
||||
@JsonProperty("kling_face_start_time")
|
||||
private Integer klingFaceStartTime;
|
||||
|
||||
@Schema(description = "人脸可对口型区间终点时间（ms）（可选）", example = "10000")
|
||||
@JsonProperty("kling_face_end_time")
|
||||
private Integer klingFaceEndTime;
|
||||
|
||||
@Schema(description = "可灵音频结束时间（毫秒，前端解析后传递）", example = "5000")
|
||||
@JsonProperty("sound_end_time")
|
||||
private Integer soundEndTime;
|
||||
|
||||
@Schema(description = "预生成音频信息（前端预生成，用于复用）")
|
||||
@JsonProperty("pre_generated_audio")
|
||||
private PreGeneratedAudioVO preGeneratedAudio;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
@Schema(description = "预生成音频信息")
|
||||
public static class PreGeneratedAudioVO {
|
||||
@Schema(description = "音频Base64数据", example = "data:audio/mp3;base64,...")
|
||||
private String audioBase64;
|
||||
|
||||
@Schema(description = "音频格式", example = "mp3")
|
||||
private String format = "mp3";
|
||||
}
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -28,6 +28,9 @@ public class AppTikVoiceTtsRespVO {
|
||||
|
||||
@Schema(description = "使用的音色 ID")
|
||||
private String voiceId;
|
||||
|
||||
@Schema(description = "音频时长（毫秒）", example = "5000")
|
||||
private Integer durationMs;
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
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