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TVAI (Topaz Video AI) 集成完成总结

概述

已成功将 cargos/tvai SDK 封装为 Tauri 命令，提供完整的视频和图片 AI 增强功能。

已实现的功能

1. 后端 Rust 封装 (Tauri Commands)

文件位置: apps/desktop/src-tauri/src/presentation/commands/tvai_commands.rs

系统检测命令

detect_topaz_installation_command - 检测 Topaz Video AI 安装
detect_gpu_support_command - 检测 GPU 支持情况
detect_ffmpeg_command - 检测 FFmpeg 安装

配置管理命令

initialize_tvai_config - 初始化 TVAI 配置

信息获取命令

get_video_info_command - 获取视频文件信息
get_image_info_command - 获取图片文件信息
estimate_processing_time_command - 估算处理时间

处理命令

quick_upscale_video_command - 快速视频放大
quick_upscale_image_command - 快速图片放大
auto_enhance_video_command - 自动视频增强
auto_enhance_image_command - 自动图片增强（使用快速放大实现）
upscale_video_advanced - 高级视频放大（支持自定义参数）
upscale_image_advanced - 高级图片放大（支持自定义参数）

任务管理命令

get_tvai_task_status - 获取任务状态
get_all_tvai_tasks - 获取所有任务
cancel_tvai_task - 取消任务
cleanup_completed_tvai_tasks - 清理已完成任务

2. 前端 TypeScript 封装

类型定义

文件位置: apps/desktop/src/types/tvai.ts

TvaiTask - 任务信息
TvaiTaskStatus - 任务状态枚举
VideoInfo - 视频信息
ImageInfo - 图片信息
GpuInfo - GPU 信息
FfmpegInfo - FFmpeg 信息
UpscaleModel - 放大模型类型
QualityPreset - 质量预设类型
ImageFormat - 图片格式类型
TvaiService - 服务接口
TVAI_PRESETS - 预设配置常量

服务层

文件位置: apps/desktop/src/services/tvaiService.ts

TvaiServiceImpl - 服务实现类
事件监听机制
便捷函数导出

React Hooks

文件位置: apps/desktop/src/hooks/useTvai.ts

useTvai - 任务管理 Hook
useTvaiTask - 单个任务状态 Hook
useTvaiSystemInfo - 系统信息 Hook

示例组件

文件位置: apps/desktop/src/components/TvaiExample.tsx

完整的功能演示组件，包含：

系统信息显示
参数配置界面
快速预设应用
任务列表管理

支持的 AI 模型

放大模型

aaa-9, ahq-12, alq-13, alqs-2, amq-13, amqs-2
ghq-5, iris-2, iris-3, nyx-3, prob-4, thf-4
thd-3, thm-2, rhea-1, rxl-1

插帧模型

apo-8, apf-1, chr-2, chf-3

质量预设

fast, balanced, high_quality, maximum

输出格式

png, jpg, tiff, bmp

架构特点

1. 异步任务处理

所有处理操作都是异步的
实时任务状态更新
支持任务取消和进度监控

2. 事件驱动

任务创建和更新事件
前端实时响应状态变化

3. 类型安全

完整的 TypeScript 类型定义
Rust 和 TypeScript 类型一致性

4. 预设配置

针对不同内容类型的优化预设
便于用户快速选择合适参数

使用示例

基础使用

import { tvaiService } from '../services/tvaiService';

// 检测系统
const gpuInfo = await tvaiService.detectGpuSupport();
const topazPath = await tvaiService.detectTopazInstallation();

// 初始化
await tvaiService.initializeTvaiConfig({
  topaz_path: topazPath,
  use_gpu: true
});

// 快速处理
const taskId = await tvaiService.quickUpscaleVideo(
  '/path/to/input.mp4',
  '/path/to/output.mp4',
  2.0
);

使用 React Hooks

import { useTvai, useTvaiSystemInfo } from '../hooks/useTvai';

function MyComponent() {
  const { systemInfo, initializeTvai } = useTvaiSystemInfo();
  const { tasks, cancelTask } = useTvai();
  
  // 组件逻辑...
}

配置文件更新

Cargo.toml

已添加 tvai 依赖：

tvai = { path = "../../../cargos/tvai" }

lib.rs

注册了 TvaiState 状态管理
注册了所有 TVAI 命令

commands/mod.rs

添加了 tvai_commands 模块

文档

集成文档

文件位置: docs/tvai-integration.md

详细的使用指南，包含：

API 参考
使用示例
错误处理
性能优化建议
故障排除

注意事项

1. 架构限制

当前高级处理命令（upscale_video_advanced）由于架构限制暂时返回错误，需要重新设计以支持异步处理器使用。

2. 依赖要求

需要安装 Topaz Video AI
建议使用支持 CUDA 的 GPU
需要 FFmpeg 支持

3. 性能考虑

GPU 加速显著提升处理速度
大文件处理需要充足的磁盘空间
建议设置 SSD 作为临时目录

下一步改进

架构优化: 重新设计处理器架构以支持真正的异步处理
批量处理: 添加批量文件处理功能
进度回调: 实现详细的处理进度回调
预览功能: 添加处理前后对比预览
配置持久化: 保存用户偏好设置
错误恢复: 实现更好的错误处理和恢复机制

编译状态

✅ 编译成功 - 所有代码已通过 Rust 编译检查，可以正常构建和运行。

总结

TVAI 集成已完成基础功能实现，提供了完整的视频和图片 AI 增强能力。虽然还有一些架构优化空间，但当前版本已经可以满足基本的使用需求，为用户提供强大的 AI 增强功能。

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