Python批量生成图片与视频系统——完整开发指南

一、系统概述

1.1 项目背景与目标

随着AI生成技术的快速发展，即梦AI等平台已经为企业用户开放了API服务，涵盖文生图3.0、文生图3.1、图生图3.0、视频生成3.0pro等多款前沿模型。在批量生成场景中，开发者面临着并发控制、任务状态管理、容错处理、断点续传等一系列技术挑战。本文旨在构建一个完整的Python批量生成系统，系统化解决上述问题。

1.2 核心功能需求

系统需要满足以下核心需求：

1. 并发执行：利用asyncio异步协程实现高吞吐量批量请求
2. 顺序读取：按列表顺序读取提示词和参考图，保持任务索引的一致性
3. 自动保存：生成结果自动保存到指定目录结构
4. 分级容错：图片失败重试1次，视频失败重试3次，再失败则进入15分钟冷却循环重试
5. 断点续传：状态持久化支持，程序重启后自动跳过已完成任务
6. 空缺填补：筛选删除不满意结果后，重新执行时仅填补被删除部分的空缺

1.3 技术架构设计

系统采用模块化设计，包含以下核心模块：

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