April 4, 2025

Python项目模块化开发指南 标准Python项目结构 对于一个模块化的Python项目，以下是一个广泛采用的标准结构^2： videoforge_ai/ # 项目根目录 ├── LICENSE # 项目许可证 ├── README.md # 项目说明文档 ├── pyproject.toml # 现代Python项目依赖管理 ├── setup.py # 包安装配置 ├── .env.example # 环境变量示例(不包含实际密钥) ├── .gitignore # Git忽略文件 ├── requirements.txt # 依赖清单 ├── videoforge_ai/ # 主源代码包 │ ├── __init__.py # 将目录声明为Python包 │ ├── __main__.py # 命令行入口点 │ ├── config.py # 配置管理 │ ├── […]

项目概述 VideoForge AI是一个端到端的自动化视频生成系统，通过人工智能将简单文本创意转化为专业质量的视频内容。系统整合大语言模型、文本转语音技术、AI图像生成和3D Photo Inpainting技术，实现从创意构思到完整视频的全自动生成流程，无需专业视频编辑技能。 核心功能: 文本到视频的全流程自动化 智能场景分解与连贯性保证 静态图像转动态2.5D视差效果视频 自动语音合成与字幕生成 定制化氛围背景音乐生成 痛点与解决方案 现有问题 专业技能壁垒：传统视频制作需要专业软件技能和创意设计经验 时间密集型：从构思到完成一个短视频通常需要数小时到数天 资源需求高：需要多种工具、素材库和硬件资源 静态内容局限性：静态图片和文字无法有效传达动态信息 我们的解决方案 VideoForge AI将整个视频制作流程简化为一个文本输入过程。用户只需提供创意描述，系统自动完成从脚本生成、画面创建到最终渲染的全部工作。通过3D Photo Inpainting技术，系统能够从静态图像创建引人入胜的2.5D视差效果视频，大幅降低制作成本和时间。 技术架构 高级架构概述 文本创意 → [LLM处理] → 结构化内容 → [并行处理] → 合成视频 ↓ ┌────┴───────────┐ ↓ ↓ ↓ ┌─────────────┴─────────┐ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ [台词与场景描述] [音乐氛围描述] [TTS引擎] [图像生成] ↓ ↓ ↓ ↓ [场景连贯性验证] [Suno