ai生成任务字段单独拿出来
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小帅
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0fe8001d2f
commit
3998d441d4
@ -263,96 +263,95 @@ export default async (knex: Knex, forceInit: boolean = false): Promise<void> =>
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{
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name: "剧本资产提取",
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type: "scriptAssetExtraction",
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data: `
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---
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name: universal_agent
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description: 专注于从剧本内容中提取所使用的资产（角色、场景、道具）并生成结构化资产列表的助手。
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---
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data: `---
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name: universal_agent
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description: 专注于从剧本内容中提取所使用的资产（角色、场景、道具）并生成结构化资产列表的助手。
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---
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# Script Assets Extract
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# Script Assets Extract
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你是一个专业的剧本内容分析助手，专注于从剧本文本中识别和提取所有涉及的资产（角色、场景、道具），并为每项资产生成可供下游制作流程使用的结构化描述和提示词。
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你是一个专业的剧本内容分析助手，专注于从剧本文本中识别和提取所有涉及的资产（角色、场景、道具），并为每项资产生成可供下游制作流程使用的结构化描述和提示词。
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## 何时使用
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## 何时使用
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用户提供剧本内容，你需要逐段阅读并提取其中涉及的所有资产（人物角色、场景地点、道具物件），输出为结构化的资产列表。产出的资产描述将用于后续 AI 图片生成和制作流程。
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用户提供剧本内容，你需要逐段阅读并提取其中涉及的所有资产（人物角色、场景地点、道具物件），输出为结构化的资产列表。产出的资产描述将用于后续 AI 图片生成和制作流程。
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## 与系统的对应关系
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## 与系统的对应关系
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- 资产类型：
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- 资产类型：
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- \`role\` — 角色（对应 \`o_assets.type = "role"\`）
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- \`scene\` — 场景（对应 \`o_assets.type = "scene"\`）
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- \`tool\` — 道具（对应 \`o_assets.type = "tool"\`）
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- 下游用途：资产提示词生成 → AI 资产图生成 → 分镜制作
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- 下游用途：资产提示词生成 → AI 资产图生成 → 分镜制作
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## 输出要求
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## 输出要求
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**必须通过调用 \`resultTool\` 工具返回结果**，禁止以纯文本、Markdown 表格或 JSON 代码块等形式直接输出资产列表。
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\`resultTool\` 的 schema 会对字段类型和枚举值做强校验，调用时请严格按照下方字段定义填写，确保数据结构正确、字段完整、类型匹配。
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**必须通过调用 \`resultTool\` 工具返回结果**，禁止以纯文本、Markdown 表格或 JSON 代码块等形式直接输出资产列表。
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\`resultTool\` 的 schema 会对字段类型和枚举值做强校验，调用时请严格按照下方字段定义填写，确保数据结构正确、字段完整、类型匹配。
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每个资产对象包含以下字段：
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每个资产对象包含以下字段：
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| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
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| ---- | ---- | ---- | ---- |
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| \`name\` | string | 是 | 资产名称，使用剧本中的原始称呼,不做其他多余描述 |
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| \`desc\` | string | 是 | 资产描述，30-80 字的视觉化描述 |
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| \`prompt\` | string | 是 | 生成提示词，英文，用于 AI 图片生成 |
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| \`type\` | enum | 是 | 资产类型：\`role\` / \`scene\` / \`tool\` |
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| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
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| ---- | ---- | ---- | ---- |
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| \`name\` | string | 是 | 资产名称，使用剧本中的原始称呼,不做其他多余描述 |
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| \`desc\` | string | 是 | 资产描述，30-80 字的视觉化描述 |
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| \`prompt\` | string | 是 | 生成提示词，英文，用于 AI 图片生成 |
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| \`type\` | enum | 是 | 资产类型：\`role\` / \`scene\` / \`tool\` |
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## 提取规则
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## 提取规则
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### 角色（role）
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### 角色（role）
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- 提取剧本中出现的所有有名字的角色
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- \`desc\`：包含外貌特征、服饰风格、体态气质等视觉要素
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- \`prompt\`：英文提示词，描述角色的外观特征，适用于 AI 角色图生成
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||||
- 同一角色有多个称呼时，取最常用的作为 \`name\`
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||||
- 无名龙套（如"路人甲"、"士兵"）可跳过，除非其造型对剧情有重要视觉意义
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- 提取剧本中出现的所有有名字的角色
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- \`desc\`：包含外貌特征、服饰风格、体态气质等视觉要素
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- \`prompt\`：英文提示词，描述角色的外观特征，适用于 AI 角色图生成
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||||
- 同一角色有多个称呼时，取最常用的作为 \`name\`
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||||
- 无名龙套（如"路人甲"、"士兵"）可跳过，除非其造型对剧情有重要视觉意义
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### 场景（scene）
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||||
### 场景（scene）
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||||
- 提取剧本中出现的所有场景/地点
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||||
- \`desc\`：包含空间结构、光照氛围、关键陈设、色调基调等视觉要素
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||||
- \`prompt\`：英文提示词，描述场景的整体视觉风格，适用于 AI 场景图生成
|
||||
- 同一场景的不同状态（如白天/夜晚）不重复提取，在 \`desc\` 中注明即可
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||||
- 提取剧本中出现的所有场景/地点
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||||
- \`desc\`：包含空间结构、光照氛围、关键陈设、色调基调等视觉要素
|
||||
- \`prompt\`：英文提示词，描述场景的整体视觉风格，适用于 AI 场景图生成
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||||
- 同一场景的不同状态（如白天/夜晚）不重复提取，在 \`desc\` 中注明即可
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### 道具（tool）
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||||
### 道具（tool）
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||||
- 提取剧本中出现的重要道具/物品
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- \`desc\`：包含外观形状、颜色材质、尺寸参考、特殊效果等视觉要素
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||||
- \`prompt\`：英文提示词，描述道具的外观细节，适用于 AI 道具图生成
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||||
- 仅提取有独立视觉意义或剧情功能的道具，通用物品可跳过
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||||
- 提取剧本中出现的重要道具/物品
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||||
- \`desc\`：包含外观形状、颜色材质、尺寸参考、特殊效果等视觉要素
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||||
- \`prompt\`：英文提示词，描述道具的外观细节，适用于 AI 道具图生成
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||||
- 仅提取有独立视觉意义或剧情功能的道具，通用物品可跳过
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## 提示词（prompt）生成规范
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||||
## 提示词（prompt）生成规范
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||||
- 采用逗号分隔的关键词/短语格式
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||||
- 优先描述**视觉特征**，避免抽象概念
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||||
- 包含风格关键词（如 anime style, manga style 等，根据项目风格决定）
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||||
- 角色 prompt 示例：\`a young man, sharp eyebrows, black hair, pale skin, wearing a gray Taoist robe, slender build, cold expression\`
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||||
- 场景 prompt 示例：\`dark cave interior, glowing crystals on walls, misty atmosphere, dim blue lighting, stone altar in center\`
|
||||
- 道具 prompt 示例：\`ancient jade pendant, oval shape, translucent green, carved dragon pattern, glowing faintly\`
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||||
- 采用逗号分隔的关键词/短语格式
|
||||
- 优先描述**视觉特征**，避免抽象概念
|
||||
- 包含风格关键词（如 anime style, manga style 等，根据项目风格决定）
|
||||
- 角色 prompt 示例：\`a young man, sharp eyebrows, black hair, pale skin, wearing a gray Taoist robe, slender build, cold expression\`
|
||||
- 场景 prompt 示例：\`dark cave interior, glowing crystals on walls, misty atmosphere, dim blue lighting, stone altar in center\`
|
||||
- 道具 prompt 示例：\`ancient jade pendant, oval shape, translucent green, carved dragon pattern, glowing faintly\`
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## 提取流程
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||||
## 提取流程
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||||
1. 通读剧本全文，识别所有出现的角色、场景、道具
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2. 对每个资产生成结构化的 \`name\`、\`desc\`、\`prompt\`、\`type\`
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||||
3. 去重：同一资产不重复提取
|
||||
4. **必须通过调用 \`resultTool\` 工具输出完整资产列表**，不要分多次调用，一次性将所有资产放入 \`assetsList\` 数组中提交
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||||
1. 通读剧本全文，识别所有出现的角色、场景、道具
|
||||
2. 对每个资产生成结构化的 \`name\`、\`desc\`、\`prompt\`、\`type\`
|
||||
3. 去重：同一资产不重复提取
|
||||
4. **必须通过调用 \`resultTool\` 工具输出完整资产列表**，不要分多次调用，一次性将所有资产放入 \`assetsList\` 数组中提交
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||||
|
||||
## 提取原则
|
||||
## 提取原则
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|
||||
1. **忠于剧本**：所有提取基于剧本中的实际内容，不臆造未出现的资产
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||||
2. **视觉优先**：描述和提示词聚焦视觉特征，便于 AI 图片生成
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||||
3. **精简实用**：只提取对制作有实际意义的资产，避免过度提取
|
||||
4. **分类准确**：严格按照 role/scene/tool 分类，不混淆
|
||||
5. **提示词质量**：英文提示词应具体、可执行，能直接用于 AI 图片生成
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||||
1. **忠于剧本**：所有提取基于剧本中的实际内容，不臆造未出现的资产
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||||
2. **视觉优先**：描述和提示词聚焦视觉特征，便于 AI 图片生成
|
||||
3. **精简实用**：只提取对制作有实际意义的资产，避免过度提取
|
||||
4. **分类准确**：严格按照 role/scene/tool 分类，不混淆
|
||||
5. **提示词质量**：英文提示词应具体、可执行，能直接用于 AI 图片生成
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||||
## 注意事项
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||||
## 注意事项
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||||
- 资产列表中**不要包含剧本内容本身**，仅提取所使用到的资产
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||||
- 角色的随身物品如果有独立剧情功能，应单独作为道具提取
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||||
- 场景中的固定陈设不需要单独提取为道具，除非该物件有独立剧情作用
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||||
- 资产列表中**不要包含剧本内容本身**，仅提取所使用到的资产
|
||||
- 角色的随身物品如果有独立剧情功能，应单独作为道具提取
|
||||
- 场景中的固定陈设不需要单独提取为道具，除非该物件有独立剧情作用
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||||
`,
|
||||
},
|
||||
]);
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||||
|
||||
@ -110,16 +110,20 @@ export default router.post("/", validateFields(requestSchema), async (req, res)
|
||||
|
||||
try {
|
||||
const aiImage = u.Ai.Image(model);
|
||||
await aiImage.run({
|
||||
await aiImage.run(
|
||||
{
|
||||
prompt: userPrompt,
|
||||
imageBase64: item.base64 ? [item.base64] : [],
|
||||
size: resolution,
|
||||
aspectRatio: "16:9",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
taskClass: cfg.taskClass,
|
||||
describe,
|
||||
projectId,
|
||||
relatedObjects: JSON.stringify(relatedObjects),
|
||||
});
|
||||
},
|
||||
);
|
||||
aiImage.save(imagePath);
|
||||
|
||||
const imageData = await u.db("o_image").where("id", imageId).select("*").first();
|
||||
|
||||
@ -98,16 +98,20 @@ export default router.post("/", validateFields(requestSchema), async (req, res)
|
||||
try {
|
||||
// 4. 调用 AI 生成图片
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||||
const aiImage = u.Ai.Image(model);
|
||||
await aiImage.run({
|
||||
await aiImage.run(
|
||||
{
|
||||
prompt: userPrompt,
|
||||
imageBase64: base64 ? [base64] : [],
|
||||
size: resolution,
|
||||
aspectRatio: "16:9",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
taskClass: cfg.taskClass,
|
||||
describe,
|
||||
projectId,
|
||||
relatedObjects: JSON.stringify(relatedObjects),
|
||||
});
|
||||
},
|
||||
);
|
||||
aiImage.save(imagePath);
|
||||
|
||||
// 5. 更新记录 & 返回结果
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||||
|
||||
@ -105,8 +105,8 @@ export default router.post(
|
||||
console.log("%c Line:110 🍑 prompt", "background:#b03734", prompt);
|
||||
|
||||
const aiVideo = u.Ai.Video(model);
|
||||
await aiVideo.run({
|
||||
projectId,
|
||||
await aiVideo.run(
|
||||
{
|
||||
prompt,
|
||||
imageBase64: base64.filter((item) => item !== null) as string[],
|
||||
mode,
|
||||
@ -114,10 +114,14 @@ export default router.post(
|
||||
aspectRatio: (ratio?.videoRatio as `${number}:${number}`) || "16:9",
|
||||
resolution,
|
||||
audio,
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
projectId,
|
||||
taskClass: "视频生成",
|
||||
describe: "根据提示词生成视频",
|
||||
relatedObjects: JSON.stringify(relatedObjects),
|
||||
});
|
||||
},
|
||||
);
|
||||
await aiVideo.save(videoPath);
|
||||
await u.db("o_video").where("id", videoId).update({ state: "生成成功" });
|
||||
// await u.db("o_videoConfig").where("storyboardId", storyboardId).update({ videoId, updateTime: Date.now() });
|
||||
|
||||
5
src/types/database.d.ts
vendored
5
src/types/database.d.ts
vendored
@ -1,8 +1,4 @@
|
||||
<<<<<<< HEAD
|
||||
// @db-hash 93b2462070c45c2b449e9a18c4e88763
|
||||
=======
|
||||
// @db-hash 24748d4ef971381a79c720c846f83847
|
||||
>>>>>>> 796947cef173e7fe2f96e21fa8aeae23ff0fdf4a
|
||||
//该文件由脚本自动生成，请勿手动修改
|
||||
|
||||
export interface memories {
|
||||
@ -182,6 +178,7 @@ export interface o_storyboard {
|
||||
'sound'?: string | null;
|
||||
'state'?: string | null;
|
||||
'title'?: string | null;
|
||||
'videoPrompt'?: string | null;
|
||||
}
|
||||
export interface o_tasks {
|
||||
'describe'?: string | null;
|
||||
|
||||
@ -25,23 +25,10 @@ async function getVendorTemplateFn(fnName: FnName, modelName: `${string}:${strin
|
||||
const selectedModel = modelList.find((i: any) => i.modelName == name);
|
||||
if (!selectedModel) throw new Error(`未找到模型 ${name} id=${id}`);
|
||||
const jsCode = transform(vendorConfigData.code!, { transforms: ["typescript"] }).code;
|
||||
const running = u.vm(jsCode);
|
||||
Object.assign(running.vendor.inputValues, JSON.parse(vendorConfigData.inputValues ?? "{}"));
|
||||
running.vendor.models = modelList;
|
||||
const fn = running[fnName];
|
||||
const fn = u.vm(jsCode)[fnName];
|
||||
if (!fn) throw new Error(`未找到供应商配置中的函数 ${fnName} id=${id}`);
|
||||
if (fnName == "textRequest") {
|
||||
const model = fn(selectedModel);
|
||||
if (!model) throw new Error(`供应商 textRequest 返回无效模型 id=${id}`);
|
||||
return model;
|
||||
}
|
||||
return async <T>(input: T) => {
|
||||
const result = await fn(input, selectedModel);
|
||||
if (result === undefined || result === null) {
|
||||
throw new Error(`供应商函数 ${fnName} 未返回有效结果 id=${id}`);
|
||||
}
|
||||
return result;
|
||||
};
|
||||
if (fnName == "textRequest") return fn(selectedModel);
|
||||
else return <T>(input: T) => fn(input, selectedModel);
|
||||
}
|
||||
|
||||
async function withTaskRecord<T>(
|
||||
@ -113,6 +100,9 @@ interface ImageConfig {
|
||||
imageBase64: string[]; //输入的图片提示词
|
||||
size: "1K" | "2K" | "4K"; // 图片尺寸
|
||||
aspectRatio: `${number}:${number}`; // 长宽比
|
||||
}
|
||||
|
||||
interface TaskRecord {
|
||||
taskClass: string; // 任务分类
|
||||
describe: string; // 任务描述
|
||||
relatedObjects: string; // 相关对象信息，便于后续分析和追踪
|
||||
@ -125,8 +115,8 @@ class AiImage {
|
||||
constructor(key: `${string}:${string}`) {
|
||||
this.key = key;
|
||||
}
|
||||
async run(input: ImageConfig) {
|
||||
return withTaskRecord(this.key, input.taskClass, input.describe, input.relatedObjects, input.projectId, async (modelName) => {
|
||||
async run(input: ImageConfig, taskRecord: TaskRecord) {
|
||||
return withTaskRecord(this.key, taskRecord.taskClass, taskRecord.describe, taskRecord.relatedObjects, taskRecord.projectId, async (modelName) => {
|
||||
const fn = await getVendorTemplateFn("imageRequest", modelName);
|
||||
this.result = await fn(input);
|
||||
if (this.result.startsWith("http")) this.result = await urlToBase64(this.result);
|
||||
@ -139,7 +129,6 @@ class AiImage {
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
interface VideoConfig {
|
||||
projectId: number; // 项目ID
|
||||
prompt: string; //视频提示词
|
||||
imageBase64: string[]; //输入的图片提示词
|
||||
aspectRatio: `${number}:${number}`; // 长宽比
|
||||
@ -147,9 +136,6 @@ interface VideoConfig {
|
||||
duration: number; // 视频时长，单位秒
|
||||
resolution: string; // 视频分辨率
|
||||
audio: boolean; // 是否需要配音
|
||||
taskClass: string; // 任务分类
|
||||
describe: string; // 任务描述
|
||||
relatedObjects: string; // 相关对象信息，便于后续分析和追踪
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AiVideo {
|
||||
@ -158,8 +144,8 @@ class AiVideo {
|
||||
constructor(key: `${string}:${string}`) {
|
||||
this.key = key;
|
||||
}
|
||||
async run(input: VideoConfig) {
|
||||
return withTaskRecord(this.key, input.taskClass, input.describe, input.relatedObjects, input.projectId, async (modelName) => {
|
||||
async run(input: VideoConfig, taskRecord: TaskRecord) {
|
||||
return withTaskRecord(this.key, taskRecord.taskClass, taskRecord.describe, taskRecord.relatedObjects, taskRecord.projectId, async (modelName) => {
|
||||
const fn = await getVendorTemplateFn("videoRequest", modelName);
|
||||
this.result = await fn(input);
|
||||
if (this.result.startsWith("http")) this.result = await urlToBase64(this.result);
|
||||
@ -177,8 +163,8 @@ class AiAudio {
|
||||
constructor(key: `${string}:${string}`) {
|
||||
this.key = key;
|
||||
}
|
||||
async run(input: VideoConfig) {
|
||||
return withTaskRecord(this.key, input.taskClass, input.describe, input.relatedObjects, input.projectId, async (modelName) => {
|
||||
async run(input: VideoConfig, taskRecord: TaskRecord) {
|
||||
return withTaskRecord(this.key, taskRecord.taskClass, taskRecord.describe, taskRecord.relatedObjects, taskRecord.projectId, async (modelName) => {
|
||||
const fn = await getVendorTemplateFn("ttsRequest", modelName);
|
||||
this.result = await fn(input);
|
||||
if (this.result.startsWith("http")) this.result = await urlToBase64(this.result);
|
||||
|
||||
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