8.2 KiB
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MixVideo 多工作流系统升级方案 v0.1
🎯 为什么要升级?
现在的问题
- 只能做穿搭生成:现在的系统写死了只能生成穿搭照片,想做其他AI生成(比如换背景、修图、风格转换)就得重新写代码
- 工作流文件乱放:ComfyUI的工作流JSON文件散落在各个文件夹,没有统一管理,版本混乱
- 界面写死了:前端界面固定成"选模特+上传商品图+写提示词",其他类型的AI任务需要不同的输入方式
- 不能灵活切换:想在本地ComfyUI和云端服务之间切换很麻烦
升级后的好处
- 一套系统搞定所有AI任务:穿搭生成、人像美化、背景替换、图片放大等等,都用同一套界面
- 工作流像App一样管理:每个工作流都有名字、版本号、说明,存在数据库里,想用哪个点哪个
- 界面自动适配:根据不同的AI任务,自动生成对应的输入表单,不用写死
- 本地云端随意切换:同一个AI任务,可以选择在本地ComfyUI跑,也可以选择云端服务
🏗️ 技术方案(大白话版)
第一步:建立"工作流商店"
就像手机的应用商店一样,我们建立一个工作流商店:
数据库里新建3张表:
-
工作流模板表:存放所有的AI工作流
- 每个工作流有:名字、类型、版本号、说明、JSON配置
- 比如:"穿搭生成 v1.2"、"背景替换 v2.0"、"人像美化 v1.0"
-
执行记录表:记录每次AI生成的历史
- 谁在什么时候用了哪个工作流,输入了什么,结果如何
-
执行环境表:管理不同的AI服务器
- 本地ComfyUI、云端Modal、云端RunPod等
第二步:让界面变聪明
现在的界面是写死的,升级后变成:
智能表单生成器:
- 穿搭生成:显示"选模特照片 + 上传商品图 + 写提示词"
- 背景替换:显示"上传人物照片 + 选择背景类型 + 调整融合度"
- 图片放大:显示"上传图片 + 选择放大倍数 + 选择算法"
- 人像美化:显示"上传照片 + 选择美化程度 + 选择风格"
工作原理: 每个工作流模板里包含一个"界面配置",告诉前端应该显示什么输入框。前端根据这个配置自动生成对应的表单。
第三步:统一执行引擎
不管是什么AI任务,都走同一套执行流程:
执行流程:
- 用户选择工作流(比如"穿搭生成 v1.2")
- 填写表单(上传图片、写提示词等)
- 选择执行环境(本地ComfyUI 或 云端服务)
- 系统自动执行,显示进度
- 完成后保存结果和历史记录
技术实现:
- 后端有一个"万能执行器",能处理任何类型的工作流
- 根据用户选择的执行环境,自动调用对应的服务
- 统一的进度回调和错误处理
📋 具体实施计划
阶段一:搭建基础架构(2周)
目标:建立新的数据库和后端服务
要做的事:
-
数据库升级
- 新建3张表:工作流模板、执行记录、执行环境
- 写好数据库迁移脚本
-
后端服务重构
- 写一个"万能工作流服务",能执行任何类型的AI任务
- 重构现有的ComfyUI服务,让它更通用
- 新增工作流模板管理的API接口
-
数据迁移
- 把现有的穿搭工作流配置迁移到新的数据库表
- 保证现有功能不受影响
阶段二:前端智能化改造(2周)
目标:让前端界面能根据工作流自动适配
要做的事:
-
智能表单组件
- 写一套可配置的表单组件(文本框、图片上传、下拉选择等)
- 根据工作流配置自动生成表单
-
工作流管理界面
- 工作流列表页面:显示所有可用的AI工作流
- 工作流详情页面:显示工作流说明和参数
- 工作流上传页面:让用户可以导入新的工作流
-
统一执行页面
- 替换现有的穿搭生成页面
- 新页面能适配任何类型的AI工作流
阶段三:数据迁移和测试(1周)
目标:确保新旧系统平滑过渡
要做的事:
-
兼容性处理
- 保持现有API接口不变,避免破坏现有功能
- 新旧系统并行运行一段时间
-
全面测试
- 测试穿搭生成功能是否正常
- 测试新的工作流管理功能
- 测试本地和云端执行是否正常
-
用户培训
- 写使用说明文档
- 录制操作演示视频
阶段四:功能扩展(持续进行)
目标:添加更多AI功能
可以添加的功能:
- 背景替换工作流
- 人像美化工作流
- 图片风格转换工作流
- 图片超分辨率工作流
- 更多云端服务集成
🎨 用户体验升级
升级前(现在)
- 打开穿搭生成页面
- 只能做穿搭生成,界面固定
- 工作流文件散落各处,难以管理
- 想换个AI功能需要开发新页面
升级后(未来)
- 打开AI工作流页面
- 看到所有可用的AI功能:穿搭生成、背景替换、人像美化等
- 选择想要的功能,界面自动适配
- 选择本地或云端执行
- 一键生成,查看历史记录
具体操作流程
用户操作流程:
1. 进入"AI工作流"页面
2. 从列表中选择"穿搭生成 v1.2"
3. 界面自动显示:模特照片选择 + 商品图片上传 + 提示词输入
4. 填写完成后,选择执行环境:本地ComfyUI
5. 点击"开始生成",显示实时进度
6. 生成完成,查看结果,保存到历史记录
管理员操作流程:
1. 进入"工作流管理"页面
2. 上传新的ComfyUI工作流JSON文件
3. 配置工作流信息:名字、类型、输入参数、界面布局
4. 测试工作流是否正常运行
5. 发布给用户使用
🔧 技术细节(简化版)
数据库设计
工作流模板表:
- ID、名字、类型、版本、描述
- ComfyUI的JSON配置
- 输入参数定义(需要什么输入)
- 界面配置(前端显示什么)
- 执行配置(怎么运行)
执行记录表:
- ID、使用的工作流、输入数据、输出结果
- 执行状态、开始时间、结束时间
- 错误信息(如果失败的话)
执行环境表:
- ID、环境名字、类型(本地/云端)
- 连接配置、是否可用
后端架构
万能工作流服务:
- 接收工作流ID和输入数据
- 验证输入数据是否正确
- 根据配置选择执行环境(本地ComfyUI或云端)
- 执行工作流,返回结果
- 保存执行记录
工作流模板管理:
- 增删改查工作流模板
- 验证工作流配置是否正确
- 版本管理和回滚
执行环境管理:
- 管理不同的AI服务器
- 健康检查和负载均衡
前端架构
智能表单系统:
- 根据工作流配置自动生成表单
- 支持各种输入类型:文本、数字、图片、文件、选择框等
- 自动验证用户输入
工作流管理界面:
- 工作流列表和搜索
- 工作流详情和预览
- 工作流上传和编辑
执行监控界面:
- 实时显示执行进度
- 历史记录查看
- 结果预览和下载
💰 成本效益分析
开发成本
- 时间投入:约5周(1个开发者全职)
- 风险评估:低风险,基于现有架构升级
- 维护成本:降低,统一架构更易维护
收益预期
- 功能扩展性:从1个AI功能扩展到无限个
- 开发效率:新增AI功能从2周缩短到2天
- 用户体验:统一界面,操作更简单
- 系统稳定性:统一架构,bug更少
投资回报
- 短期:现有穿搭功能更稳定,界面更友好
- 中期:快速添加新的AI功能,满足更多需求
- 长期:建立AI工作流生态,支持用户自定义工作流
🚀 总结
这次升级的核心思想是:把写死的代码变成可配置的系统。
就像从"只能播放MP3的播放器"升级到"支持所有格式的万能播放器"一样,我们要把现在的"穿搭生成专用系统"升级成"万能AI生成系统"。
升级后,添加新的AI功能就像安装新App一样简单,不需要改代码,只需要上传工作流配置文件即可。
这个方案既保证了现有功能的稳定性,又为未来的扩展打下了坚实的基础。