📅 执行路径(16周)

阶段一:技术验证与MVP
第1-4周

目标:快速验证技术可行性,产出可演示的Demo

  • 数据准备(第1周):收集100个高质量舞蹈视频,提取3D骨骼数据,标注音乐节拍点
  • 模型训练(第2-3周):基于Bailando开源代码微调,目标动作流畅度>80%,节拍误差<150ms
  • 渲染验证(第4周):Unity导入Mixamo角色,实现基础渲染管线,产出第一个完整视频Demo

交付物:可演示的AI舞蹈视频生成Demo(单条视频,质量可接受)

阶段二:产品化与核心功能
第5-8周

目标:搭建完整的产品化流水线,支持批量生成

  • Web界面开发(第5周):音乐上传、文本输入、参数配置界面
  • 后端服务搭建(第6周):任务队列系统(Celery + Redis)、模型推理服务
  • Unity渲染服务化(第7周):封装为Headless服务,支持多任务并发
  • 质量评估系统(第8周):动作质量检测、节拍对齐评估、自动筛选

交付物:内部测试版平台,支持批量生成,单条视频生成时间<10分钟

阶段三:效果优化与性能提升
第9-12周

目标:提升生成质量,优化系统性能

  • 模型深度优化(第9-10周):扩充训练数据至500个视频,动作流畅度>90%,节拍误差<100ms
  • 渲染质量提升(第11周):开发专属虚拟人角色,优化材质、光照、后期效果
  • 性能优化(第12周):模型推理加速(TensorRT),单条视频生成时间<5分钟

交付物:高质量生成能力,支持多种舞蹈风格,系统稳定可用

阶段四:商业化准备与上线
第13-16周

目标:完成商业化准备,正式上线

  • 用户系统与计费(第13周):用户注册、权限管理、计费系统
  • 内容安全与审核(第14周):AI审核+人工审核、版权检测
  • 监控与告警(第15周):系统监控、业务监控、告警机制
  • 上线准备(第16周):压力测试、数据备份、上线文档

交付物:正式上线版本,支持商业化运营

⚠️ 风险与应对策略

🔴 技术风险:模型效果不达预期

动作生成模型训练后效果不满足商用标准

应对:阶段一快速验证,预留2周缓冲期;准备降级方案(规则引擎+模板库)
🟠 性能风险:生成成本过高

GPU资源消耗大,单条视频生成成本超出预算

应对:模型量化、推理优化;采用按需计费的云服务;设置成本预警
🟡 内容风险:版权问题

音乐版权、动作版权可能引发法律风险

应对:音乐版权库接入;动作原创性检测;用户协议明确责任
🟢 市场风险:用户接受度低

目标用户对AI生成内容接受度不高

应对:小范围灰度测试;数据驱动迭代;快速响应用户反馈

📊 成功标准

技术指标

>90% 动作流畅度
<100ms 节拍对齐误差
<5分钟 单条视频生成
99.9% 系统可用性

业务指标

>85% 用户满意度
>5% 付费转化率
10万+ 月活用户
50万+ 月收入

💡 给您的建议

🏃

小步快跑

不要追求完美,先跑通MVP,再逐步优化

📊

数据驱动

建立完善的数据监控体系,用数据指导决策

👥

用户导向

早期用户访谈至关重要,避免闭门造车

🔧

技术务实

选择成熟稳定的技术栈,避免过度追求新技术