¿Alguna vez ha sentido curiosidad por los productos de IA desarrollados de forma independiente? Hoy, profundizaremos en los principios de implementación detrás del generador de video Sora AI. Este generador de IA desarrollado independientemente por programadores no solo es impresionante, sino que también revela las infinitas posibilidades de la tecnología de IA.
Primero, echemos un vistazo a la tecnología del generador de video Sora AI. El proyecto utiliza el marco de front-end de React y combina Nest JS y TypeORM para el desarrollo de back-end. Para aquellos que no están familiarizados con JavaScript y TypeScript, estas dos tecnologías son habilidades casi estándar para comenzar con el desarrollo independiente. JS se puede utilizar directamente para escribir código front-end y back-end, lo que hace que el desarrollo sea más flexible y eficiente.
En el directorio raíz del proyecto, podemos encontrar un archivo CONFIG clave. Este archivo revela la estructura del proyecto: el código de front-end se encuentra en la carpeta de componentes dentro de la carpeta src/app, mientras que el código de back-end se encuentra en la carpeta API. Esta estructura clara del proyecto facilita a los desarrolladores la comprensión y el mantenimiento del código.
Entonces, ¿cómo se implementa la página de inicio del generador de video Sora AI? Sabemos que la ruta de la página del proyecto Nest y la ruta del archivo de configuración en el código están asignadas entre sí. A través de los conceptos de enrutamiento dinámico y grupos de enrutamiento, podemos encontrar el código correspondiente a la página actual. Específicamente, el componente de héroe es responsable de la parte superior de la página, el componente de pestaña es responsable de las tres pestañas en el medio y el componente de video es responsable de mostrar la lista de videos.
Sin embargo, durante el proceso de desarrollo, el autor encontró un problema: la lista de videos no tenía datos de video. Para resolver este problema, el autor recurrió a la interfaz API para encontrar la respuesta. Descubrieron una interfaz llamada updateVideo, que recupera todos los datos del vídeo a través de solicitudes POST y los inserta en la base de datos. Pero, ¿de dónde proceden estos datos de vídeo?
Después de una mayor investigación, descubrimos que los datos de video se leen desde una variable de entorno llamada videoDataFile. Esta variable de entorno apunta a un archivo JSON que contiene datos de vídeo. Sin embargo, debido a que es posible que el autor no haya enviado este archivo, los datos del video no se cargan correctamente. Para resolver este problema, podemos crear un nuevo archivo data.json de acuerdo con el nombre de conversión del campo de datos y agregar los datos de video correspondientes. Al mismo tiempo, también necesitamos establecer una ID de usuario única (adminUserId) para marcar qué usuario generó cada video.
Cuando llamamos a la interfaz updateVideo, todos los datos del video se agregarán a la base de datos. Para activar esta interfaz, podemos buscar un archivo .http en la carpeta de depuración y usar el complemento del cliente Rest para enviar la solicitud. Una vez que la solicitud se envía exitosamente, podemos ver en la base de datos que los datos del video se agregaron exitosamente.
Sin embargo, cuando actualizamos la dirección local del proyecto, encontramos que la lista de videos aún no se mostraba. ¿Por qué es esto? Resulta que la forma de obtener datos de video en el código es leer los datos del 1 al 50 llamando al método getLadiesVideo. Sin embargo, debido a algunas razones (quizás las condiciones de consulta de la base de datos están configuradas incorrectamente), estos datos no se devuelven correctamente. Para resolver este problema, debemos verificar y modificar las condiciones de consulta de la base de datos para garantizar que los datos de video requeridos se puedan obtener correctamente.
Además, el generador de vídeo Sora AI también utiliza tecnologías avanzadas como la representación del lado del servidor (SSR) y componentes sin cabeza (Headless UI). La representación del lado del servidor permite completar operaciones como consultas de bases de datos en el lado del servidor, mejorando así la velocidad de carga y el rendimiento de la página. Los componentes sin cabeza permiten a los desarrolladores descargar y utilizar componentes específicos según sea necesario, lo que reduce en gran medida el tamaño del paquete del proyecto.
Finalmente, cabe mencionar que el generador de vídeo Sora AI también implementa funciones de internacionalización. Al escuchar todas las solicitudes y utilizar el método getLocale para obtener la información del idioma en el encabezado de la solicitud, el proyecto puede encontrar el idioma que mejor se adapta al usuario y devolver el contenido correspondiente. Este diseño internacional permite que el proyecto satisfaga mejor las necesidades de los usuarios en diferentes países y regiones.
En resumen, el principio de implementación detrás del generador de video Sora AI implica conocimiento y tecnología en múltiples campos. A través de un análisis en profundidad de este proyecto, no solo podemos aprender muchas habilidades y lecciones prácticas de desarrollo, sino también obtener una comprensión y expectativas más profundas para el desarrollo futuro de la tecnología de IA. Si está interesado en el desarrollo independiente y la tecnología de inteligencia artificial, ¡también puede probar este proyecto!
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Indie123
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