投稿者: XinYe 9 months ago

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Sora AIビデオジェネレーターの独自開発の原理を明らかに

独自に開発したAI製品に興味を持ったことはありますか?今日は、Sora AI ビデオ ジェネレーターの背後にある実装原則を詳しく見ていきます。プログラマーが独自に開発したこの AI ジェネレーターは、印象的なだけでなく、AI テクノロジーの無限の可能性を明らかにします。

まず、Sora AI 動画ジェネレーターの技術スタックを見てみましょう。このプロジェクトでは、React フロントエンド フレームワークを使用し、バックエンド開発に Nest JS と TypeORM を組み合わせています。 JavaScript と TypeScript に慣れていない人にとって、これら 2 つのテクノロジは、独立した開発を開始するためのほぼ標準的なスキルです。 JS を直接使用してフロントエンドおよびバックエンドのコードを作成できるため、開発がより柔軟かつ効率的になります。

プロジェクトのルート ディレクトリに、主要な CONFIG ファイルがあります。このファイルはプロジェクトの構造を明らかにします。フロントエンド コードは src/app フォルダー内のコンポーネント フォルダーにあり、バックエンド コードは API フォルダーにあります。この明確なプロジェクト構造により、開発者はコードを理解し、保守しやすくなります。

では、Sora AI ビデオジェネレーターのホームページはどのように実装されているのでしょうか? Nest プロジェクトのページ パスとコード内の構成ファイルのパスが相互にマッピングされていることがわかります。動的ルーティングとルーティング グループの概念を通じて、現在のページに対応するコードを見つけることができます。具体的には、heroコンポーネントはページの上部を担当し、tabコンポーネントは中央の3つのタブを担当し、videoコンポーネントはビデオのリストを表示します。

しかし、開発過程で、ビデオ リストにビデオ データが存在しないという問題が発生しました。この問題を解決するために、著者は API インターフェイスに注目して答えを見つけました。彼らは、POST リクエストを通じてすべてのビデオ データを取得し、データベースに挿入する updateVideo と呼ばれるインターフェイスを発見しました。しかし、このビデオデータはどこから来たのでしょうか?

さらに調査した結果、ビデオ データは videoDataFile という環境変数から読み取られることがわかりました。この環境変数は、ビデオ データを含む JSON ファイルを指します。ただし、作成者がこのファイルの提出を怠った可能性があるため、ビデオ データは正しく読み込まれません。この問題を解決するには、データ フィールドの変換名に従って新しい data.json ファイルを作成し、対応するビデオ データを追加します。同時に、どのユーザーが各ビデオを生成したかをマークするために、一意のユーザー ID (adminUserId) を設定する必要もあります。

updateVideo インターフェイスを呼び出すと、すべてのビデオ データがデータベースに追加されます。このインターフェイスをトリガーするには、デバッグ フォルダーで .http ファイルを見つけ、Rest クライアント プラグインを使用してリクエストを送信します。リクエストが正常に送信されると、ビデオ データが正常に追加されたことがデータベースで確認できます。

しかし、プロジェクトのローカル アドレスを更新すると、ビデオ リストがまだ表示されないことがわかりました。これはなぜでしょうか?コード内で動画データを取得する方法は、getLadiesVideoメソッドを呼び出して1番目から50番目のデータを読み込むということが分かりました。ただし、何らかの理由 (データベースのクエリ条件が正しく設定されていない可能性があります) により、これらのデータは正しく返されません。この問題を解決するには、必要なビデオ データが正しく取得できるようにデータベースのクエリ条件を確認および変更する必要があります。

さらに、Sora AI ビデオ ジェネレーターは、サーバーサイド レンダリング (SSR) やヘッドレス コンポーネント (ヘッドレス UI) などの高度なテクノロジーも使用します。サーバーサイド レンダリングにより、データベース クエリなどの操作をサーバー側で完了できるため、ページの読み込み速度とパフォーマンスが向上します。ヘッドレス コンポーネントを使用すると、開発者は必要に応じて特定のコンポーネントをダウンロードして使用できるため、プロジェクトのパッケージ サイズが大幅に削減されます。

最後に、Sora AI ビデオ ジェネレーターは国際化機能も実装していることを言及する価値があります。すべてのリクエストをリッスンし、getLocale メソッドを使用してリクエスト ヘッダー内の言語情報を取得することにより、プロジェクトはユーザーに最適な言語を照合し、対応するコンテンツを返すことができます。この国際的な設計により、プロジェクトはさまざまな国や地域のユーザーのニーズにさらに応えることができます。

つまり、Sora AI ビデオ ジェネレーターの実装原理には、複数の分野の知識と技術が含まれています。このプロジェクトの詳細な分析を通じて、多くの実践的な開発スキルと教訓を学ぶことができるだけでなく、AI テクノロジーの将来の発展に対するより深い理解と期待を得ることができます。自主開発やAI技術に興味のある方はぜひこのプロジェクトにチャレンジしてみてはいかがでしょうか！

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