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Midjourney 案例视频生成器 (Midjourney Tool) 功能规格说明书 ​

1. 产品概述 ​

Midjourney 案例视频生成器 是一款专为 AI 视频创作者打造的全链路自动化工具。它打通了从 素材抓取 -> 智能混剪 -> 文案生成 -> 社交发布 的完整工作流，旨在极大提高短视频矩阵账号的运营效率。

核心价值：

  • 自动化：消除繁琐的手动下载、剪辑和发布步骤。
  • 智能化：利用 AI (LLM + CV) 自动生成爆款文案、封面和混剪策略。
  • 矩阵化：支持多账号管理与智能定时发布，轻松运营矩阵号。

2. 核心工作流 (Workflow) ​

用户使用本工具的标准流程如下：

mermaid
graph LR
    A[解析 MJ 数据] --> B[批量下载素材]
    B --> C[上传并智能匹配]
    C --> D[配置混剪策略]
    D --> E[云端合成视频]
    E --> F[生成文案/封面]
    F --> G[一键发布/定时]

步骤 1: 解析与获取素材 ​

  • 数据源：用户在 Midjourney 官网 (Explore/Archive) 复制网络请求的 JSON 数据。
  • 解析逻辑：
    • 支持增量解析：多次粘贴 JSON，系统自动追加并去重。
    • 元数据提取：自动提取 Video ID、Prompt、宽高比、作者等信息。
    • 缓存检测：自动检测素材库中是否已存在同名视频，避免重复下载/上传。
  • 批量下载：系统生成专用 JS 脚本，用户在浏览器控制台运行即可批量下载原始 MP4 文件（命名规范：[ID].mp4）。

步骤 2: 上传与入库 ​

  • 智能匹配：用户拖拽上传视频文件，系统根据文件名（Video ID）自动匹配步骤 1 中解析的元数据（Prompt 等）。
  • 云端存储：视频直传阿里云 OSS，并记录到系统的素材库 (image 表)，标记来源为 midjourney。

步骤 3: 智能混剪 (Orchestration) ​

  • 触发方式：上传完成后自动触发，或手动从素材库选择。
  • 混剪引擎：调用 PyBridge 微服务进行视频处理。
  • 策略配置：
    • AIGC 知识分享模板：
      • Prompt Evolution (演进史)：展示 Prompt 如何逐步完善。
      • Quick Tutorial (速成教程)：分步骤教学。
      • Parameter Comparison (参数对比)：分屏对比不同参数效果。
      • Common Mistakes (避坑指南)：错误 vs 正确。
    • 智能 Hook：自动截取素材中最精彩的 2 秒作为开头 Hook。
    • AI 布局：自动调整画面比例和文字排版。
    • BGM 匹配：支持 Auto (AI 智能匹配画面风格) 或指定风格 (Upbeat, Cinematic 等)。

步骤 4: 文案与封面生成 ​

  • AI 文案：集成 LLM (火山引擎/DeepSeek)，根据视频 Prompt 和画面风格，自动生成：
    • 爆款标题：包含数字、悬念。
    • 深度描述：包含技术细节、互动引导。
    • 标签 (Tags)：自动补全 #，符合平台规范。
  • AI 封面：集成 通义万相，根据 Prompt 自动生成 9:16 高清封面图，并支持重新生成。

步骤 5: 社交发布 ​

  • 发布代理：通过 Social Publisher 微服务对接抖音等平台。
  • 账号管理：
    • 支持多账号切换。
    • 偏好记忆：自动记录每个账号的常用声明类型（如“内容由AI生成”）。
  • 智能排期：
    • 自动顺延：检测账号已有任务，自动推迟发布时间（如 +2小时）。
    • 避开深夜：自动规避 22:00 - 10:00 的非活跃时段。
    • 时间规整：自动取整到 10 分钟节点。
  • 人工审核：可选 manual_review 模式，视频上传到草稿箱需人工确认。

3. 系统架构与技术栈 ​

前端 (Frontend) ​

  • 框架：Vue 3 + Element Plus
  • 关键组件：
    • MidjourneyTool.vue: 主入口。
    • MixConfigPanel.vue: 混剪配置与上传面板。
    • HistoryPanel.vue: 历史记录、文案管理与发布入口。
    • PublishDialog.vue: 发布配置弹窗（含账号管理、智能排期）。

后端 (Backend) ​

  • 主服务: ThinkPHP (API 接口、业务逻辑、数据库交互)。
    • MidjourneyTool.php: 核心控制器。
  • 视频引擎: PyBridge (Python/FastAPI) - 负责视频剪辑、合成、特效渲染。
  • 发布引擎: Social Publisher (Python/FastAPI) - 负责模拟登录、视频上传、发布调度。

数据存储 ​

  • MySQL:
    • mj_generation_batch: 记录混剪任务批次、状态、输出结果。
    • image: 存储素材元数据。
  • Redis: 任务进度缓存、临时状态。
  • 阿里云 OSS: 存储原始视频、合成视频、封面图。

4. 核心接口定义 ​

混剪任务 ​

  • POST /common/midjourney/batch-generate: 创建混剪任务。
  • GET /common/midjourney/task-status: 轮询任务进度。

文案与素材 ​

  • POST /common/midjourney/generate-copywriting: 生成/获取 AI 文案。
  • POST /common/midjourney/save-to-material: 保存上传的视频并触发混剪。
  • POST /common/midjourney/check-materials: 检查素材是否存在。

社交发布 (Proxy to Social Publisher) ​

  • GET /common/midjourney/accounts: 获取发布账号列表。
  • POST /common/midjourney/publish/submit: 提交发布任务。
  • GET /common/midjourney/publish/status: 查询发布状态。

5. 开发与维护指南 ​

调试模式 ​

  • 前端下载脚本生成的 JSON 可直接用于 Postman 调试后端解析接口。
  • PyBridge 和 Social Publisher 均提供 Swagger UI 文档（通常在 :8787/docs 和 :8989/docs）。

常见问题与约束 ​

  1. OSS 签名：所有 OSS URL 均为私有，前端展示前必须经过后端签名（OssService->getDownloadUrl）。
  2. 浏览器限制：批量下载脚本需在 MJ 官网控制台运行，受浏览器并发下载限制，建议少量多次。
  3. 发布频率：Social Publisher 设有安全阈值，建议单账号单日发布不超过 5-10 条。

未来规划 (Roadmap) ​

  • [ ] 多平台支持：扩展至小红书、视频号。
  • [ ] 可视化剪辑：支持在 Web 端对混剪结果进行简单的修剪或字幕调整。
  • [ ] 数据分析：回流发布后的播放量、点赞数，优化推荐算法。