好的，这是基于你提供的代码生成的详细 README.md 文档。

数字人生成服务

本项目提供一个后端服务，用于根据文本和样本媒体（视频、音频）生成数字人。它利用后台线程处理视频和音频处理等资源密集型操作，以实现异步任务处理。

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系统架构

该服务基于 Flask Web 框架，并遵循 RESTful API 设计。主要组件包括：

• API 端点: 用于文件上传、数字人生成、音频提取和任务状态查询的路由。
• 异步任务处理: 像视频处理 (api_extract_audio) 和数字人生成 (api_generate_digital_human) 这样的繁重任务使用 Python 的 threading 模块在后台非阻塞地处理。这可以防止主 Flask 应用被阻塞，确保 API 保持响应。
• 任务管理: 一个全局字典 (TASKS) 用于存储每个异步任务的状态、进度和结果，并通过一个唯一的 task_id 进行访问。
• 文件管理: 服务使用 FileManager 类处理文件上传和存储，将文件组织到 video 和 audio 子目录中。
• 错误处理: 自定义的 APIException、404 Not Found 和 500 Internal Server Error 错误处理器提供了统一且信息丰富的响应。

整体流程如下：

1. 客户端向生成端点（例如，/api/digital_human/generate）发送请求。
2. 服务器验证请求并创建一个带有唯一 task_id 的新任务。
3. 服务器生成一个新的后台线程来执行生成逻辑。
4. 服务器立即返回一个 submitted 状态和 task_id 给客户端。
5. 客户端随后可以轮询 /api/task/status/<task_id> 端点，以检查进度并在任务完成时获取最终结果。

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运行环境

要运行此服务，你需要设置一个包含所需库的 Python 环境。

运行要求

• Python 3.6+: 代码使用了 f-string 和类型提示，这些都是现代 Python 的标准特性。
• moviepy: 用于视频和音频处理，特别是从视频文件中提取音频。
• Flask: 核心 Web 框架。
• Flask-CORS: 处理跨域资源共享，允许来自不同域的请求。

安装

1. 克隆此仓库（或将提供的代码保存为 app.py）。
2. 使用 pip 安装所需的 Python 包：

   pip install Flask Flask-Cors moviepy
   

3. 确保你的系统已安装 moviepy 的必要依赖项，例如 FFmpeg。moviepy 通常会自动处理，但在某些系统上你可能需要手动安装。

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部署方法

本地开发

1. 确保你已安装所有先决条件。
2. 直接从命令行运行应用程序：

   python app.py
   

3. 服务将在 http://0.0.0.0:5001 上可用。

Docker 部署（推荐）

为了确保一个一致且隔离的环境，强烈推荐使用 Docker 进行部署。

1. 创建 Dockerfile:

   # 使用官方 Python 运行时作为父镜像
   FROM python:3.9-slim
   
   # 设置容器中的工作目录
   WORKDIR /app
   
   # 将当前目录内容复制到容器的 /app 目录中
   COPY . .
   
   # 安装 requirements.txt 中指定的所需包
   RUN pip install --no-cache-dir Flask Flask-Cors moviepy
   
   # 暴露应用程序运行的端口
   EXPOSE 5001
   
   # 定义环境变量
   ENV FLASK_APP=app.py
   
   # 运行应用程序
   CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0", "--port=5001"]
   

2. 创建 requirements.txt 文件:

   Flask
   Flask-Cors
   moviepy
   

   这有助于 Docker 更有效地构建镜像。

3. 构建并运行 Docker 容器:

   docker build -t digital-human-service .
   docker run -p 5001:5001 digital-human-service
   

   -p 5001:5001 标志将主机上的 5001 端口映射到容器中的 5001 端口。

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API 文档

所有 API 端点都以 /api 为前缀。

1. 生成数字人

• 端点: POST /api/digital_human/generate
• 描述: 启动一个后台任务，根据提供的文本、视频和音频生成数字人视频。
• 请求体:

  {
      "speech_text": "Hello, this is a test.",
      "sample_video": "my-video-file.mp4",
      "sample_voice": "my-voice-file.wav"
  }
  

• 成功响应:

  {
      "status": "submitted",
      "task_id": "a1b2c3d4-e5f6-7890-a1b2-c3d4e5f67890",
      "query_url": "/api/task/status/a1b2c3d4-e5f6-7890-a1b2-c3d4e5f67890"
  }
  

2. 从视频中提取音频

• 端点: POST /api/video/extract_audio
• 描述: 启动一个后台任务，从视频文件中提取音轨。
• 请求体:

  {
      "video_path": "/path/to/my-video.mp4"
  }
  

• 成功响应:

  {
      "status": "submitted",
      "task_id": "f6e5d4c3-b2a1-0987-6543-210fedcba987",
      "query_url": "/api/task/status/f6e5d4c3-b2a1-0987-6543-210fedcba987"
  }
  

3. 查询任务状态

• 端点: GET /api/task/status/<task_id>
• 描述: 获取正在运行任务的当前状态。
• 成功响应（待处理/运行中）:

  {
      "status": "running",
      "progress": 50,
      "type": "digital_human",
      "params": { ... },
      "result": null
  }
  

• 成功响应（已完成）:

  {
      "status": "completed",
      "progress": 100,
      "type": "digital_human",
      "params": { ... },
      "result": {
          "uuid": "my-video-uuid",
          "download_url": "/download/generated/video/my-video-uuid?task_id=200"
      }
  }
  

4. 文件上传

• 端点: POST /api/upload/video
• 描述: 上传视频文件。
• 表单数据: file（视频文件）、custom_name（可选）。
• 端点: POST /api/upload/audio
• 描述: 上传音频文件。
• 表单数据: file（音频文件）、custom_name（可选）。
• 成功响应:

  {
      "success": true,
      "message": "视频上传成功",
      "file_info": { ... }
  }
  

5. 下载生成的视频

• 端点: GET /download/generated/video/<uuid>
• 描述: 提供之前生成的视频文件下载。
• 参数:
  • uuid: 视频文件的唯一 ID。
  • task_id（可选）: 生成该视频的任务 ID。

6. 文件列表与查找

• 端点: GET /api/files/list
• 描述: 列出指定目录中可用的文件。
• 查询参数:
  • directory: 目录路径。
  • file_type: video、audio 或 all（默认）。
• 端点: GET /api/files/find/<uuid>
• 描述: 按 UUID 查找生成的文件。