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AI视频生成系统开发：从ComfyUI到Dify的全栈实践

oniT Tino

1. 项目概述

这个视频生成系统是一个典型的AI应用开发项目，它巧妙地将多个开源工具和框架整合在一起，构建了一个从文本输入到视频输出的完整工作流。作为一名长期从事AI应用开发的工程师，我发现这种架构设计在实际业务场景中非常实用，尤其适合需要快速搭建原型或中小规模部署的场景。

核心组件包括：

  • ComfyUI：作为视频生成引擎，负责执行具体的AI模型推理工作
  • Dify：提供大模型能力编排和Prompt工程管理
  • LangChain：处理复杂的文本解析和结构化输出
  • FastAPI：构建高效的后端服务
  • Docker：实现环境标准化和快速部署

这种架构最大的优势在于它的模块化设计，每个组件都可以独立升级或替换。比如当有新的视频生成模型发布时，只需调整ComfyUI的工作流配置，而不需要改动其他部分的代码。

2. 环境准备与部署

2.1 服务器基础配置

在开始部署前，我们需要准备一台至少满足以下配置的服务器：

  • Ubuntu 20.04/22.04 LTS
  • NVIDIA显卡（建议RTX 3090及以上）
  • 32GB以上内存
  • 100GB以上可用磁盘空间

提示：如果预算有限，可以考虑使用云服务商的GPU实例，但需要注意视频生成对显存的要求较高，建议选择24GB以上显存的显卡。

2.2 组件安装与配置

2.2.1 Docker环境安装

bash复制# 卸载旧版本（如有）
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

# 安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg \
    lsb-release

# 添加Docker官方GPG密钥
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

# 设置仓库
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 安装Docker引擎
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

# 验证安装
sudo docker run hello-world

2.2.2 NVIDIA容器工具包安装

bash复制# 添加NVIDIA容器工具包仓库
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
      && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
      && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
            sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
            sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

# 安装NVIDIA容器运行时
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

# 验证安装
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

3. 核心组件详解

3.1 ComfyUI工作流配置

ComfyUI的核心在于工作流(Workflow)的设计。对于视频生成，我们需要配置一个完整的工作流，通常包括以下几个关键节点：

  1. 文本编码器：将输入的文本转换为模型可理解的嵌入向量
  2. 视频生成模型：如Stable Video Diffusion或类似的模型
  3. 风格控制节点：调整视频的艺术风格
  4. 时长控制节点：设置生成视频的帧数和时长
  5. 后处理节点：包括降噪、色彩校正等处理
  6. 输出节点：指定视频保存路径和格式

一个典型的JSON工作流配置如下：

json复制{
  "3": {
    "inputs": {
      "text": "海边日落",
      "clip": ["CLIPTextEncode", 1]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode",
    "_meta": {
      "title": "正向提示词"
    }
  },
  "5": {
    "inputs": {
      "ckpt_name": "svd_xt.safetensors",
      "vae_name": "vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors"
    },
    "class_type": "CheckpointLoaderSimple",
    "_meta": {
      "title": "加载模型"
    }
  },
  "7": {
    "inputs": {
      "width": 1024,
      "height": 576,
      "batch_size": 1,
      "frames": 24,
      "fps": 12,
      "motion_bucket_id": 127,
      "noise_aug_strength": 0.02
    },
    "class_type": "VideoDiffusionSettings",
    "_meta": {
      "title": "视频参数设置"
    }
  }
}

3.2 Dify应用配置

Dify的核心价值在于它提供了可视化的Prompt管理和工作流编排能力。在Dify中配置视频生成应用时，我们需要：

  1. 创建新的"文本生成"类型应用
  2. 在Prompt编排中添加以下关键组件：
    • 用户输入解析模板
    • 参数提取规则
    • 输出格式定义

一个典型的Prompt模板如下：

code复制你是一个专业的视频参数生成助手。请根据用户描述生成视频生成所需的参数。

要求：
1. 主题：简洁描述视频内容，不超过10个字
2. 风格：从[治愈、科技、卡通、电影、写实]中选择最匹配的
3. 时长：整数，单位秒，范围5-30秒
4. 分辨率：从[480p,720p,1080p]中选择

用户需求：{{input}}

请以JSON格式返回结果，只包含主题、风格、时长、分辨率四个字段。

3.3 FastAPI后端优化

原始代码中的FastAPI实现已经比较完整，但在生产环境中还需要考虑以下优化点：

  1. 异步任务处理：使用Celery替代BackgroundTasks，支持任务重试和分布式处理
  2. API限流：防止恶意请求
  3. 认证鉴权：添加API密钥验证
  4. 日志记录：详细的请求和错误日志
  5. 性能监控：集成Prometheus指标

优化后的任务处理代码示例：

python复制from celery import Celery
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.security import APIKeyHeader
import logging

# 初始化Celery
celery_app = Celery(
    'video_tasks',
    broker='redis://redis:6379/0',
    backend='redis://redis:6379/1'
)

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)

# API密钥验证
api_key_header = APIKeyHeader(name='X-API-Key')

app = FastAPI()

@app.post("/api/generate-video")
async def generate_video(
    user_prompt: str,
    x_api_key: str = Depends(api_key_header)
):
    # 验证API密钥
    if not validate_api_key(x_api_key):
        raise HTTPException(status_code=403, detail="Invalid API Key")
    
    try:
        # 创建Celery任务
        task = generate_video_task.delay(user_prompt)
        logger.info(f"New video generation task: {task.id}")
        
        return {
            "code": 200,
            "msg": "视频生成任务已提交",
            "data": {"task_id": task.id}
        }
    except Exception as e:
        logger.error(f"Task submission failed: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

@celery_app.task(bind=True)
def generate_video_task(self, user_prompt: str):
    try:
        # 生成视频参数
        params = generate_video_params(user_prompt)
        
        # 调用ComfyUI生成视频
        video_path = generate_video_with_comfyui(params, self.request.id)
        
        return {
            "status": "completed",
            "video_path": video_path
        }
    except Exception as e:
        logger.error(f"Video generation failed: {str(e)}")
        raise self.retry(exc=e, countdown=60)

4. 高级功能实现

4.1 视频生成进度跟踪

在实际应用中，用户通常希望看到视频生成的实时进度。我们可以通过以下方式实现：

  1. ComfyUI进度API：ComfyUI提供了/progress端点，可以获取当前任务的进度
  2. WebSocket推送：前端通过WebSocket连接获取实时进度更新
  3. Redis发布/订阅：后端将进度更新发布到Redis频道

实现代码示例：

python复制from fastapi import WebSocket
import json
import redis

# WebSocket进度推送
@app.websocket("/ws/progress/{task_id}")
async def websocket_progress(
    websocket: WebSocket,
    task_id: str
):
    await websocket.accept()
    redis_client = redis.Redis(host='redis', port=6379, db=0)
    pubsub = redis_client.pubsub()
    pubsub.subscribe(f'progress:{task_id}')
    
    try:
        while True:
            message = pubsub.get_message(ignore_subscribe_messages=True)
            if message:
                progress = json.loads(message['data'])
                await websocket.send_json(progress)
            await asyncio.sleep(0.1)
    except Exception as e:
        logger.error(f"WebSocket error: {str(e)}")
    finally:
        await websocket.close()
        pubsub.close()

# 在视频生成任务中添加进度推送
def generate_video_with_comfyui(params: dict, task_id: str) -> str:
    # ...原有代码...
    
    # 添加进度监控
    def update_progress(progress):
        redis_client = redis.Redis(host='redis', port=6379, db=0)
        redis_client.publish(
            f'progress:{task_id}',
            json.dumps({
                "progress": progress,
                "status": "running"
            })
        )
    
    # 在ComfyUI调用中添加进度回调
    response = requests.post(
        COMFYUI_API_URL,
        json=comfyui_workflow,
        headers={"Content-Type": "application/json"},
        stream=True
    )
    
    # 解析进度更新
    for line in response.iter_lines():
        if line:
            data = json.loads(line)
            if "progress" in data:
                update_progress(data["progress"])
    
    # ...其余代码...

4.2 多模型支持

为了提供更丰富的视频生成选项，我们可以扩展系统以支持多种视频生成模型：

  1. 模型路由：根据用户需求自动选择最合适的模型
  2. 模型热加载：无需重启服务即可加载新模型
  3. 资源管理：根据模型需求动态分配GPU资源

实现示例：

python复制MODEL_REGISTRY = {
    "svd": {
        "name": "Stable Video Diffusion",
        "workflow": "svd_workflow.json",
        "requirements": {
            "vram": 16,
            "resolution": ["480p", "720p", "1080p"]
        }
    },
    "animatediff": {
        "name": "AnimateDiff",
        "workflow": "animatediff_workflow.json",
        "requirements": {
            "vram": 12,
            "resolution": ["480p", "720p"]
        }
    }
}

def select_model(params: dict) -> str:
    # 根据参数选择最合适的模型
    for model_id, model_info in MODEL_REGISTRY.items():
        if params["分辨率"] in model_info["requirements"]["resolution"]:
            return model_id
    return "svd"  # 默认回退

def generate_video_with_comfyui(params: dict, task_id: str) -> str:
    # 选择模型
    model_id = select_model(params)
    model_info = MODEL_REGISTRY[model_id]
    
    # 加载对应的工作流
    with open(f"workflows/{model_info['workflow']}", "r") as f:
        workflow = json.load(f)
    
    # 更新工作流参数
    workflow["prompt"]["3"]["inputs"]["text"] = params["主题"]
    workflow["prompt"]["5"]["inputs"]["style"] = params["风格"]
    # ...其他参数更新...
    
    # 调用ComfyUI
    response = requests.post(
        COMFYUI_API_URL,
        json=workflow,
        headers={"Content-Type": "application/json"}
    )
    # ...其余代码...

5. 性能优化与监控

5.1 GPU资源管理

视频生成对GPU资源消耗很大，需要合理管理：

  1. 显存监控：实时监控GPU显存使用情况
  2. 任务排队：当显存不足时自动排队任务
  3. 自动清理：定期清理显存中的残留数据

实现代码：

python复制import pynvml

def get_gpu_status():
    pynvml.nvmlInit()
    device_count = pynvml.nvmlDeviceGetCount()
    status = []
    for i in range(device_count):
        handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i)
        mem_info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
        status.append({
            "index": i,
            "total_mem": mem_info.total,
            "used_mem": mem_info.used,
            "free_mem": mem_info.free
        })
    pynvml.nvmlShutdown()
    return status

def can_accept_task(required_vram: int) -> bool:
    status = get_gpu_status()
    for gpu in status:
        if gpu["free_mem"] >= required_vram * 1024 * 1024 * 1024:
            return True
    return False

@app.post("/api/generate-video")
async def generate_video(user_prompt: str):
    params = generate_video_params(user_prompt)
    model_id = select_model(params)
    required_vram = MODEL_REGISTRY[model_id]["requirements"]["vram"]
    
    if not can_accept_task(required_vram):
        raise HTTPException(
            status_code=429,
            detail="系统当前负载过高，请稍后再试"
        )
    
    # ...其余代码...

5.2 Prometheus监控集成

为了全面掌握系统运行状态，我们可以集成Prometheus监控：

  1. 指标定义：定义关键性能指标
  2. 中间件：添加FastAPI中间件收集请求指标
  3. 暴露端点：提供/metrics端点供Prometheus抓取

实现示例：

python复制from prometheus_client import Counter, Gauge, Histogram, generate_latest
from fastapi import Response

# 定义指标
REQUEST_COUNT = Counter(
    'video_api_requests_total',
    'Total number of API requests',
    ['method', 'endpoint', 'status_code']
)
REQUEST_LATENCY = Histogram(
    'video_api_request_latency_seconds',
    'API request latency',
    ['method', 'endpoint']
)
GPU_MEMORY_USAGE = Gauge(
    'video_api_gpu_memory_usage_bytes',
    'GPU memory usage',
    ['gpu_index']
)

# 监控中间件
@app.middleware("http")
async def monitor_requests(request: Request, call_next):
    start_time = time.time()
    method = request.method
    endpoint = request.url.path
    
    try:
        response = await call_next(request)
        REQUEST_COUNT.labels(method, endpoint, response.status_code).inc()
        REQUEST_LATENCY.labels(method, endpoint).observe(time.time() - start_time)
        return response
    except Exception as e:
        REQUEST_COUNT.labels(method, endpoint, 500).inc()
        raise e

# 指标端点
@app.get("/metrics")
async def metrics():
    # 更新GPU指标
    status = get_gpu_status()
    for gpu in status:
        GPU_MEMORY_USAGE.labels(gpu["index"]).set(gpu["used_mem"])
    
    return Response(
        content=generate_latest(),
        media_type="text/plain"
    )

6. 安全与权限控制

6.1 API密钥管理

生产环境中必须实现严格的API访问控制：

  1. 密钥生成：使用安全的随机算法生成API密钥
  2. 密钥存储：加密存储密钥哈希值
  3. 访问限制：基于密钥实施速率限制

实现示例：

python复制import secrets
import hashlib
from fastapi.security import APIKeyHeader
from fastapi import Depends, HTTPException

api_key_header = APIKeyHeader(name="X-API-Key")

# 模拟数据库存储
API_KEYS_DB = {}

def generate_api_key() -> str:
    key = secrets.token_urlsafe(32)
    hashed_key = hashlib.sha256(key.encode()).hexdigest()
    API_KEYS_DB[hashed_key] = {
        "created_at": datetime.utcnow(),
        "rate_limit": 10  # 每分钟10次请求
    }
    return key

def validate_api_key(api_key: str) -> bool:
    hashed_key = hashlib.sha256(api_key.encode()).hexdigest()
    return hashed_key in API_KEYS_DB

# 速率限制中间件
from fastapi import Request
from slowapi import Limiter
from slowapi.util import get_remote_address

limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)

@app.post("/api/generate-video")
@limiter.limit("10/minute")
async def generate_video(
    request: Request,
    user_prompt: str,
    x_api_key: str = Depends(api_key_header)
):
    if not validate_api_key(x_api_key):
        raise HTTPException(status_code=403, detail="Invalid API Key")
    # ...其余代码...

6.2 视频内容审核

为防止生成不当内容，应添加内容审核机制：

  1. 文本审核：在LangChain处理前审核用户输入
  2. 图像审核：对生成的视频关键帧进行审核
  3. 日志记录：完整记录生成请求和结果

实现示例：

python复制from transformers import pipeline

# 初始化审核模型
text_classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="Hate-speech-CNERG/dehatebert-mono-english"
)
image_classifier = pipeline(
    "image-classification",
    model="google/vit-base-patch16-224"
)

def moderate_text(text: str) -> bool:
    result = text_classifier(text)[0]
    return result["label"] == "NON_HATE" and result["score"] > 0.9

def moderate_video(video_path: str) -> bool:
    # 提取关键帧
    frames = extract_key_frames(video_path, num_frames=3)
    
    for frame in frames:
        result = image_classifier(frame)[0]
        if result["label"] == "NSFW" and result["score"] > 0.7:
            return False
    return True

@app.post("/api/generate-video")
async def generate_video(user_prompt: str):
    # 文本审核
    if not moderate_text(user_prompt):
        raise HTTPException(
            status_code=400,
            detail="输入内容不符合安全规范"
        )
    
    # ...生成视频...
    
    # 视频内容审核
    if not moderate_video(video_path):
        os.remove(video_path)  # 删除违规视频
        raise HTTPException(
            status_code=400,
            detail="生成内容不符合安全规范"
        )
    
    # ...其余代码...

7. 生产环境部署建议

7.1 高可用架构

对于生产环境，建议采用以下架构确保高可用性：

  1. 负载均衡：使用Nginx或Traefik作为入口负载均衡器
  2. 服务冗余：关键组件(ComfyUI、Dify)部署多个实例
  3. 数据库集群：使用PostgreSQL集群替代SQLite
  4. 分布式存储：使用S3或MinIO存储生成的视频文件

优化后的docker-compose.yml示例：

yaml复制version: '3.8'

services:
  # 负载均衡器
  traefik:
    image: traefik:v2.10
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
      - ./traefik.yml:/etc/traefik/traefik.yml
    networks:
      - video-network

  # ComfyUI集群
  comfyui1:
    image: comfyui/comfyui:latest
    deploy:
      replicas: 2
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
    volumes:
      - ./comfyui:/app
      - ./generated_videos:/app/output
    networks:
      - video-network
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.services.comfyui.loadbalancer.server.port=8188"
      - "traefik.http.routers.comfyui.rule=PathPrefix(`/comfyui`)"

  # Dify集群
  dify-api:
    image: langgenius/dify-api:latest
    deploy:
      replicas: 2
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://postgres:password@postgres:5432/dify
      - REDIS_URL=redis://redis:6379/0
    networks:
      - video-network
    depends_on:
      - postgres
      - redis

  # PostgreSQL集群
  postgres:
    image: postgres:15
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: password
      POSTGRES_DB: dify
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - video-network

  # Redis集群
  redis:
    image: redis:7
    command: redis-server --appendonly yes
    volumes:
      - redis_data:/data
    networks:
      - video-network

  # 对象存储
  minio:
    image: minio/minio
    volumes:
      - minio_data:/data
    environment:
      MINIO_ROOT_USER: minioadmin
      MINIO_ROOT_PASSWORD: minioadmin
    command: server /data --console-address ":9001"
    networks:
      - video-network

volumes:
  postgres_data:
  redis_data:
  minio_data:

networks:
  video-network:
    driver: bridge

7.2 备份与恢复策略

为确保数据安全，应实施以下备份策略：

  1. 数据库备份：每日全量备份+WAL日志
  2. 配置文件备份：版本控制所有配置文件
  3. 视频文件备份：定期归档到冷存储
  4. 灾难恢复计划：文档化恢复流程

备份脚本示例：

bash复制#!/bin/bash

# 数据库备份
docker exec postgres pg_dump -U postgres -d dify > dify_backup_$(date +%Y%m%d).sql

# 配置文件备份
tar czf config_backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz \
    ./comfyui/config.json \
    ./dify/config.yaml \
    ./docker-compose.yml \
    ./nginx.conf

# 上传到S3
aws s3 cp dify_backup_$(date +%Y%m%d).sql s3://backup-bucket/
aws s3 cp config_backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz s3://backup-bucket/

# 清理旧备份
find . -name "*.sql" -mtime +7 -exec rm {} \;
find . -name "*.tar.gz" -mtime +7 -exec rm {} \;

8. 常见问题排查

8.1 ComfyUI相关问题

问题1：视频生成失败，日志显示"CUDA out of memory"

解决方案：

  1. 检查工作流复杂度，简化节点数量
  2. 降低生成分辨率或视频时长
  3. 在docker-compose中限制容器内存使用
  4. 添加--lowvram参数启动ComfyUI

问题2：生成的视频出现闪烁或伪影

解决方案：

  1. 调整视频生成模型的噪声参数
  2. 增加关键帧间隔
  3. 添加后处理节点进行稳定化处理
  4. 尝试不同的视频编码参数

8.2 Dify相关问题

问题1：LangChain调用返回意外结果

解决方案：

  1. 检查Prompt模板中的变量替换
  2. 验证模型温度(temperature)参数设置
  3. 添加输出格式验证逻辑
  4. 在Dify中测试Prompt效果

问题2：API响应缓慢

解决方案：

  1. 检查模型加载是否使用了GPU加速
  2. 增加Dify实例数量
  3. 优化Prompt复杂度
  4. 添加缓存层缓存常见请求结果

8.3 部署相关问题

问题1：Docker容器启动失败

排查步骤：

  1. 查看容器日志：docker logs <container_id>
  2. 检查端口冲突：netstat -tulnp | grep <port>
  3. 验证卷挂载权限：docker inspect <container_id> | grep Mounts
  4. 检查GPU驱动兼容性：nvidia-smi和docker run --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

问题2：Nginx返回502错误

排查步骤：

  1. 检查后端服务是否正常运行
  2. 验证Nginx代理配置中的upstream地址
  3. 检查防火墙设置
  4. 查看Nginx错误日志：docker exec nginx cat /var/log/nginx/error.log

9. 性能调优指南

9.1 ComfyUI性能优化

  1. 工作流优化：

    • 合并相似功能的节点
    • 移除不必要的中间节点
    • 使用缓存节点存储中间结果

  2. 模型优化：

    • 使用量化模型减少显存占用
    • 启用xFormers加速注意力计算
    • 使用TensorRT优化模型推理

  3. 系统级优化：

    • 启用CUDA Graph减少内核启动开销
    • 调整Docker容器资源限制
    • 使用--no-half-vae参数避免精度问题

9.2 FastAPI性能优化

  1. 异步处理：

    • 使用async/await避免阻塞调用
    • 将CPU密集型任务卸载到工作进程
    • 使用httpx替代requests进行异步HTTP调用

  2. 数据库优化：

    • 添加连接池
    • 优化查询语句
    • 添加适当的索引

  3. 缓存策略：

    • 对频繁访问的数据添加Redis缓存
    • 实现ETag缓存验证
    • 对静态资源启用CDN加速

优化后的异步HTTP调用示例：

python复制import httpx

async def generate_video_with_comfyui(params: dict, task_id: str) -> str:
    async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client:
        try:
            response = await client.post(
                COMFYUI_API_URL,
                json=comfyui_workflow,
                headers={"Content-Type": "application/json"}
            )
            response.raise_for_status()
            return f"{VIDEO_SAVE_DIR}/{task_id}.mp4"
        except httpx.HTTPStatusError as e:
            logger.error(f"HTTP error: {e.response.status_code}")
            raise
        except httpx.RequestError as e:
            logger.error(f"Request failed: {str(e)}")
            raise

10. 扩展与定制

10.1 自定义视频风格

要实现自定义视频风格，可以考虑以下方法：

  1. LoRA适配器：训练特定风格的LoRA模型
  2. 文本反转：创建自定义的文本嵌入
  3. ControlNet：使用参考图像控制风格
  4. IPAdapter：通过图像提示调整风格

实现示例：

python复制def apply_custom_style(workflow: dict, style_name: str) -> dict:
    # 加载预定义的风格配置
    with open(f"styles/{style_name}.json", "r") as f:
        style_config = json.load(f)
    
    # 应用风格到工作流
    for node_id, node_params in style_config.items():
        if node_id in workflow["prompt"]:
            workflow["prompt"][node_id]["inputs"].update(node_params)
    
    return workflow

# 在生成视频时调用
workflow = load_workflow("base_workflow.json")
workflow = apply_custom_style(workflow, params["风格"])

10.2 多模态输入支持

扩展系统以支持更多输入类型：

  1. 图像输入：允许上传参考图像
  2. 音频输入：根据音频生成匹配的视频
  3. 视频输入：视频风格迁移或编辑

图像输入处理示例：

python复制from PIL import Image
import io

@app.post("/api/generate-video-with-image")
async def generate_video_with_image(
    prompt: str,
    image: UploadFile = File(...)
):
    # 读取上传的图像
    image_data = await image.read()
    img = Image.open(io.BytesIO(image_data))
    
    # 调整大小并保存
    img = img.resize((512, 512))
    img_path = f"./temp/{uuid.uuid4()}.png"
    img.save(img_path)
    
    # 更新工作流添加图像输入节点
    workflow = load_workflow("image_to_video.json")
    workflow["prompt"]["5"]["inputs"]["image"] = img_path
    
    # ...其余生成逻辑...

10.3 商业API集成

对于需要更高稳定性的场景，可以考虑集成商业API：

  1. OpenAI视频API：当开源模型效果不佳时作为备选
  2. AWS/Azure AI服务：利用云服务商的托管AI服务
  3. 专业视频API：如RunwayML等专业视频生成服务

集成示例：

python复制class VideoGenerator:
    def __init__(self, config):
        self.config = config
    
    async def generate(self, params: dict) -> str:
        if self.config["use_commercial"]:
            return await self._generate_commercial(params)
        else:
            return await self._generate_local(params)
    
    async def _generate_local(self, params: dict) -> str:
        # 使用本地ComfyUI生成
        pass
    
    async def _generate_commercial(self, params: dict) -> str:
        # 使用商业API生成
        if self.config["provider"] == "openai":
            client = AsyncOpenAI(api_key=self.config["api_key"])
            response = await client.video.generate(
                prompt=params["prompt"],
                model="video-model-alpha",
                size="1024x576",
                duration=params["duration"]
            )
            return response.data[0].url
        elif self.config["provider"] == "runway":
            # RunwayML集成
            pass

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