Compare commits
No commits in common. "main" and "feature-thumbnail" have entirely different histories.
main
...
feature-th
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@ -157,6 +157,7 @@ async def get_videos(
|
||||||
region=project.region,
|
region=project.region,
|
||||||
task_id=video.task_id,
|
task_id=video.task_id,
|
||||||
result_movie_url=video.result_movie_url,
|
result_movie_url=video.result_movie_url,
|
||||||
|
thumbnail_url=video.video_thumbnail_url,
|
||||||
created_at=video.created_at,
|
created_at=video.created_at,
|
||||||
like_count=like_count_map.get(video.id) or 0,
|
like_count=like_count_map.get(video.id) or 0,
|
||||||
comment_count=comment_count or 0,
|
comment_count=comment_count or 0,
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||||||
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||||||
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@ -139,18 +139,11 @@ async def get_session() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
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||||||
raise
|
raise
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||||||
except Exception as e:
|
except Exception as e:
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||||||
await session.rollback()
|
await session.rollback()
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||||||
# status_code < 500인 도메인 예외(계정 미연동 등)는 정상적인 비즈니스 흐름이므로 ERROR로 남기지 않음
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logger.error(traceback.format_exc())
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||||||
if getattr(e, "status_code", 500) < 500:
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logger.error(
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||||||
logger.warning(
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f"[get_session] ROLLBACK - error: {type(e).__name__}: {e}, "
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||||||
f"[get_session] ROLLBACK - client error: {type(e).__name__}: {e}, "
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f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
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||||||
f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
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)
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||||||
)
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||||||
else:
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||||||
logger.error(traceback.format_exc())
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||||||
logger.error(
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||||||
f"[get_session] ROLLBACK - error: {type(e).__name__}: {e}, "
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||||||
f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
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||||||
)
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||||||
raise
|
raise
|
||||||
finally:
|
finally:
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||||||
total_time = time.perf_counter() - start_time
|
total_time = time.perf_counter() - start_time
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||||||
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||||||
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@ -946,11 +946,6 @@ async def tagging_images(
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||||||
async with AsyncSessionLocal() as session:
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async with AsyncSessionLocal() as session:
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||||||
for tag, tag_data in zip(null_imts, tag_datas):
|
for tag, tag_data in zip(null_imts, tag_datas):
|
||||||
if isinstance(tag_data, Exception):
|
if isinstance(tag_data, Exception):
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||||||
# 태깅 실패 이미지는 img_tag가 NULL로 남아 영상 생성 풀에서 제외됨
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||||||
logger.warning(
|
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||||||
f"[tagging_images] 이미지 태깅 최종 실패 - url: {tag.img_url}, "
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||||||
f"error: {type(tag_data).__name__}: {tag_data}"
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||||||
)
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|
||||||
continue
|
continue
|
||||||
tag.img_tag = tag_data.model_dump(mode="json")
|
tag.img_tag = tag_data.model_dump(mode="json")
|
||||||
session.add(tag)
|
session.add(tag)
|
||||||
|
|
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||||||
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@ -370,10 +370,8 @@ class ImageTag(Base):
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||||||
)
|
)
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||||||
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||||||
img_tag: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
|
img_tag: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
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||||||
# none_as_null=True: ORM에서 None 대입 시 JSON 리터럴 null이 아닌 SQL NULL로 저장.
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JSON,
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||||||
# 미지정 시 JSON null이 저장되어 `img_tag.is_not(None)` 필터를 통과하는 버그가 있었음.
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||||||
JSON(none_as_null=True),
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||||||
nullable=True,
|
nullable=True,
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||||||
default=None,
|
default=False,
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||||||
comment="태그 JSON",
|
comment="태그 JSON",
|
||||||
)
|
)
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||||||
|
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@ -70,11 +70,11 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
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||||||
language: str = Field(
|
language: str = Field(
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||||||
default="Korean",
|
default="Korean",
|
||||||
description="가사 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)",
|
description="가사 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)",
|
||||||
)
|
),
|
||||||
orientation: Literal["horizontal", "vertical"] = Field(
|
orientation: Literal["horizontal", "vertical"] = Field(
|
||||||
default="vertical",
|
default="vertical",
|
||||||
description="영상 방향 (horizontal: 가로형, vertical: 세로형)",
|
description="영상 방향 (horizontal: 가로형, vertical: 세로형)",
|
||||||
)
|
),
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||||||
m_id : Optional[int] = Field(None, description="마케팅 인텔리전스 ID 값")
|
m_id : Optional[int] = Field(None, description="마케팅 인텔리전스 ID 값")
|
||||||
industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
|
industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
|
||||||
instrumental: bool = Field(default=False, description="BGM 전용 모드 (가사 생성 안 함)")
|
instrumental: bool = Field(default=False, description="BGM 전용 모드 (가사 생성 안 함)")
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||||||
|
|
@ -83,6 +83,11 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
|
||||||
description="사용자가 수동으로 고른 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). "
|
description="사용자가 수동으로 고른 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). "
|
||||||
"'자동 선택'인 경우 None으로 전달하면 GPT가 가사 무드에 맞춰 추천",
|
"'자동 선택'인 경우 None으로 전달하면 GPT가 가사 무드에 맞춰 추천",
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
genre: Optional[str] = Field(
|
||||||
|
None,
|
||||||
|
description="사용자가 수동으로 고른 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). "
|
||||||
|
"'자동 선택'인 경우 None으로 전달하면 GPT가 가사 무드에 맞춰 추천",
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||||||
|
)
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||||||
|
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||||||
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||||||
class GenerateLyricResponse(BaseModel):
|
class GenerateLyricResponse(BaseModel):
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||||||
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||||||
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@ -35,7 +35,7 @@ logger = get_logger("song")
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||||||
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||||||
router = APIRouter(prefix="/song", tags=["Song"])
|
router = APIRouter(prefix="/song", tags=["Song"])
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||||||
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||||||
TARGET_SONG_DURATION_SECONDS = 40.0
|
TARGET_SONG_DURATION_SECONDS = 60.0
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||||||
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||||||
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||||||
def _select_clip_by_duration(
|
def _select_clip_by_duration(
|
||||||
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@ -99,7 +99,7 @@ curl -X POST "http://localhost:8000/song/generate/019123ab-cdef-7890-abcd-ef1234
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||||||
```
|
```
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||||||
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|
||||||
## 참고
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## 참고
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||||||
- 생성되는 노래는 약 40초 내외 길이입니다.
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- 생성되는 노래는 약 1분 이내 길이입니다.
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||||||
- song_id를 사용하여 /status/{song_id} 엔드포인트에서 생성 상태를 확인할 수 있습니다.
|
- song_id를 사용하여 /status/{song_id} 엔드포인트에서 생성 상태를 확인할 수 있습니다.
|
||||||
- Song 테이블에 데이터가 저장되며, project_id와 lyric_id가 자동으로 연결됩니다.
|
- Song 테이블에 데이터가 저장되며, project_id와 lyric_id가 자동으로 연결됩니다.
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||||||
""",
|
""",
|
||||||
|
|
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||||||
|
|
@ -29,6 +29,7 @@ response = await creatomate.make_creatomate_call(template_id, modifications)
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||||||
- 캐시 만료: 기본 5분 후 자동 만료 (CACHE_TTL_SECONDS로 조정 가능)
|
- 캐시 만료: 기본 5분 후 자동 만료 (CACHE_TTL_SECONDS로 조정 가능)
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||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import asyncio
|
||||||
import copy
|
import copy
|
||||||
import random
|
import random
|
||||||
import time
|
import time
|
||||||
|
|
@ -40,6 +41,7 @@ import httpx
|
||||||
from app.utils.logger import get_logger
|
from app.utils.logger import get_logger
|
||||||
from app.utils.prompts.schemas.image import SpaceType,Subject,Camera,MotionRecommended,NarrativePhase
|
from app.utils.prompts.schemas.image import SpaceType,Subject,Camera,MotionRecommended,NarrativePhase
|
||||||
from app.utils.common import normalize_location
|
from app.utils.common import normalize_location
|
||||||
|
from app.utils.thumbnail import build_thumbnail_source
|
||||||
|
|
||||||
from config import apikey_settings, creatomate_settings, recovery_settings
|
from config import apikey_settings, creatomate_settings, recovery_settings
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -273,38 +275,6 @@ AUDIO_TRACK = 2
|
||||||
SUBTITLE_TRACK = 3
|
SUBTITLE_TRACK = 3
|
||||||
KEYWORD_TRACK = 4
|
KEYWORD_TRACK = 4
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||||||
|
|
||||||
# 썸네일 컴포지션의 이미지 슬롯명 접미사 (8개 업종 템플릿 전수 확인, 예:
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||||||
# "exterior_front-architecture_detail-wide_angle-slow_zoom_in-intro-core-9999").
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||||||
# 일반 씬 이미지는 "-0001"~"-0030"류 4자리 순번을 쓰는 반면 썸네일만 "-9999"라
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|
||||||
# 슬롯명 접미사만으로 안전하게 식별 가능(가로 템플릿처럼 썸네일 컴포지션이
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||||||
# 없는 템플릿도 있음).
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||||||
THUMBNAIL_SLOT_MARKER = "-9999"
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||||||
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|
||||||
|
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||||||
def is_fixed_slot_name(name: str) -> bool:
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||||||
"""이름이 '-fixed'로 끝나는 요소인지 판별합니다.
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||||||
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||||||
템플릿 명명 규칙상 마지막 토큰이 'fixed'인 요소(예: 'brand-cta-bi_logo-
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|
||||||
factual-fixed', 'brand-cta-contact_phone-factual-fixed')는 회사 연락처
|
|
||||||
문구·로고 등 매 영상마다 절대 바뀌면 안 되는 고정 콘텐츠다. 이런 요소는
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|
||||||
이미지 배정/자막 생성 대상에서 제외하고 템플릿에 이미 설정된 값을 그대로
|
|
||||||
보존해야 한다.
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||||||
"""
|
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||||||
if not name:
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||||||
return False
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||||||
return name.rsplit("-", 1)[-1] == "fixed"
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||||||
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||||||
# 언어별 대체 폰트 (Google Fonts — Creatomate 기본 지원).
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||||||
# 템플릿 기본 폰트(GyeonggiTitleOTF/Pretendard)는 한글·라틴 전용이라 여기 있는
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||||||
# 언어는 렌더 직전 전체 텍스트 폰트를 교체한다. 매핑에 없는 언어(Korean,
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|
||||||
# English 등)는 템플릿 원본 폰트를 유지한다. 중국어는 간체(SC) 기준.
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||||||
LANGUAGE_FONT_MAP = {
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||||||
"Japanese": "Noto Sans JP",
|
|
||||||
"Chinese": "Noto Sans SC",
|
|
||||||
"Thai": "Noto Sans Thai",
|
|
||||||
"Vietnamese": "Noto Sans",
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
def select_template(
|
def select_template(
|
||||||
orientation: OrientationType,
|
orientation: OrientationType,
|
||||||
industry: str | None = None,
|
industry: str | None = None,
|
||||||
|
|
@ -540,98 +510,22 @@ class CreatomateService:
|
||||||
template : dict,
|
template : dict,
|
||||||
target_template_type : str
|
target_template_type : str
|
||||||
) -> list:
|
) -> list:
|
||||||
"""target_template_type 요소 개수를 셉니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
target_template_type이 "image"인 경우, 고정 자산('-fixed' 명명) 및
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|
||||||
5토큰 명명 규칙을 따르지 않는 요소(고정 워터마크 등)는 콘텐츠 슬롯이
|
|
||||||
아니므로 카운트에서 제외합니다 (template_matching_taged_image의
|
|
||||||
image_slots 필터링과 동일 기준).
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
source_elements = template["source"]["elements"]
|
source_elements = template["source"]["elements"]
|
||||||
template_component_data = self.parse_template_component_name(source_elements)
|
template_component_data = self.parse_template_component_name(source_elements)
|
||||||
count = 0
|
count = 0
|
||||||
|
|
||||||
for name, template_type in template_component_data.items():
|
for _, (_, template_type) in enumerate(template_component_data.items()):
|
||||||
if template_type != target_template_type:
|
if template_type == target_template_type:
|
||||||
continue
|
count += 1
|
||||||
if target_template_type == "image" and (is_fixed_slot_name(name) or self.parse_slot_name_to_tag(name) is None):
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
count += 1
|
|
||||||
return count
|
return count
|
||||||
|
|
||||||
def _slot_scores_with_fitness(
|
|
||||||
self,
|
|
||||||
pool_subset: list[dict],
|
|
||||||
slot: str,
|
|
||||||
thumbnail_fitness_map: dict | None,
|
|
||||||
) -> list[float]:
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|
||||||
"""슬롯 점수에 썸네일 픽셀 적합도를 결합합니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
썸네일 슬롯(-9999)에 한해 태그 점수에 적합도를 반영한다:
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||||||
- reject(저해상도/극단 가로형) → 0점 (하드 배제)
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|
||||||
- 정상 → 태그 점수 × 적합도 배율(0.25~1.0)
|
|
||||||
- 적합도 데이터 없음(헤더 확보/파싱 실패) → 태그 점수 그대로(중립).
|
|
||||||
다운로드 실패를 배제로 오판해 풀 전체가 날아가는 것을 막기 위함.
|
|
||||||
일반 씬 슬롯은 태그 점수를 그대로 반환한다.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
scores = self.calculate_image_slot_score_multi(pool_subset, slot)
|
|
||||||
if not thumbnail_fitness_map or not slot.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER):
|
|
||||||
return scores
|
|
||||||
|
|
||||||
adjusted = []
|
|
||||||
for item, score in zip(pool_subset, scores):
|
|
||||||
fitness = thumbnail_fitness_map.get(item.get("image_url"))
|
|
||||||
if fitness is None:
|
|
||||||
adjusted.append(score)
|
|
||||||
elif fitness["reject"]:
|
|
||||||
adjusted.append(0.0)
|
|
||||||
else:
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|
||||||
adjusted.append(score * fitness["score"])
|
|
||||||
return adjusted
|
|
||||||
|
|
||||||
def rank_thumbnail_candidates(
|
|
||||||
self,
|
|
||||||
template: dict,
|
|
||||||
taged_image_list: list,
|
|
||||||
thumbnail_fitness_map: dict | None = None,
|
|
||||||
top_n: int = 3,
|
|
||||||
) -> dict[str, list[dict]]:
|
|
||||||
"""썸네일 슬롯별로 상위 후보(태그×픽셀 점수 내림차순)를 반환합니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
비전 LLM 최종 선택(Phase 2)에 넘길 후보 압축용. 읽기 전용 — pool을
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|
||||||
변형하지 않으며 배정도 하지 않는다. 점수 0 이하(픽셀 reject 포함)는
|
|
||||||
제외한다.
|
|
||||||
|
|
||||||
Returns:
|
|
||||||
{슬롯명: [pool item, ...]} — 슬롯당 최대 top_n개, 점수 내림차순.
|
|
||||||
후보가 없는 슬롯은 키 자체를 포함하지 않는다.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
component = self.parse_template_component_name(template["source"]["elements"])
|
|
||||||
thumbnail_slots = [
|
|
||||||
name for name, t in component.items()
|
|
||||||
if t == "image" and name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)
|
|
||||||
and not is_fixed_slot_name(name) and self.parse_slot_name_to_tag(name) is not None
|
|
||||||
]
|
|
||||||
result: dict[str, list[dict]] = {}
|
|
||||||
for slot in thumbnail_slots:
|
|
||||||
scores = self._slot_scores_with_fitness(taged_image_list, slot, thumbnail_fitness_map)
|
|
||||||
ranked = sorted(
|
|
||||||
range(len(scores)), key=lambda i: scores[i], reverse=True
|
|
||||||
)
|
|
||||||
candidates = [taged_image_list[i] for i in ranked if scores[i] > 0][:top_n]
|
|
||||||
if candidates:
|
|
||||||
result[slot] = candidates
|
|
||||||
return result
|
|
||||||
|
|
||||||
def template_matching_taged_image(
|
def template_matching_taged_image(
|
||||||
self,
|
self,
|
||||||
template: dict,
|
template: dict,
|
||||||
taged_image_list: list, # [{"image_url": str, "image_tag": dict}] — 이미 마케팅 적합성 필터를 통과한 이미지만 전달할 것
|
taged_image_list: list, # [{"image_url": str, "image_tag": dict}] — 이미 마케팅 적합성 필터를 통과한 이미지만 전달할 것
|
||||||
music_url: str,
|
music_url: str,
|
||||||
address: str,
|
address: str,
|
||||||
duplicate: bool = False,
|
duplicate: bool = False
|
||||||
thumbnail_fitness_map: dict | None = None, # {image_url: {"score", "reject"}} — 썸네일 슬롯 픽셀 적합도
|
|
||||||
thumbnail_choice: dict | None = None, # {슬롯명: image_url} — 비전 LLM 최종 선택(있으면 결정론 최고점 대신 사용)
|
|
||||||
) -> tuple[dict, dict]:
|
) -> tuple[dict, dict]:
|
||||||
"""템플릿 슬롯에 이미지를 배정합니다.
|
"""템플릿 슬롯에 이미지를 배정합니다.
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -665,50 +559,9 @@ class CreatomateService:
|
||||||
assigned: dict = {} # {슬롯명: image_tag} — 자막 컨텍스트용
|
assigned: dict = {} # {슬롯명: image_tag} — 자막 컨텍스트용
|
||||||
|
|
||||||
# 이미지 슬롯과 텍스트 슬롯 분리
|
# 이미지 슬롯과 텍스트 슬롯 분리
|
||||||
# 고정 자산(이름이 '-fixed'로 끝나는 로고 등) 및 5토큰 명명 규칙을 따르지
|
image_slots = [name for name, t in template_component_data.items() if t == "image"]
|
||||||
# 않는 image 요소는 콘텐츠 슬롯이 아니므로 배정 대상에서 제외 — 그렇지
|
|
||||||
# 않으면 파싱 실패로 0점 처리되어 "가장 까다로운 슬롯"으로 취급되고
|
|
||||||
# 무작위 이미지로 덮어써진다.
|
|
||||||
image_slots = [
|
|
||||||
name for name, t in template_component_data.items()
|
|
||||||
if t == "image" and not is_fixed_slot_name(name) and self.parse_slot_name_to_tag(name) is not None
|
|
||||||
]
|
|
||||||
text_slots = [(name, t) for name, t in template_component_data.items() if t == "text"]
|
text_slots = [(name, t) for name, t in template_component_data.items() if t == "text"]
|
||||||
|
|
||||||
# ── 썸네일 슬롯(-9999) 우선 배정 ─────────────────────────────────
|
|
||||||
# 썸네일은 영상에서 가장 노출이 큰 표면이므로 씬 슬롯과 다르게 취급한다:
|
|
||||||
# 1) 씬 슬롯이 pool에서 좋은 컷을 pop해 가기 전에 먼저 배정 (같은 태그
|
|
||||||
# 계열 씬 슬롯이 여러 개면 썸네일 차례에 적합 컷이 소진되는 문제 방지)
|
|
||||||
# 2) "상위 3장 가중 랜덤" 없이 결정론적 최고점 선택 — 랜덤 다양화가
|
|
||||||
# 저점수 컷(예: space_type 불일치 ×0.1 페널티 컷)을 확률적으로
|
|
||||||
# 썸네일에 앉히는 사고 방지
|
|
||||||
# duplicate(이미지 부족) 시에는 pop하지 않아 씬 커버리지를 깎지 않는다.
|
|
||||||
# thumbnail_choice(비전 LLM 최종 선택)가 해당 슬롯에 있으면 그 이미지를,
|
|
||||||
# 없으면(선택 실패/미제공) 결정론적 최고점 컷을 사용한다 — 폴백 안전.
|
|
||||||
thumbnail_choice = thumbnail_choice or {}
|
|
||||||
thumbnail_slots = [s for s in image_slots if s.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)]
|
|
||||||
image_slots = [s for s in image_slots if not s.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)]
|
|
||||||
for slot in thumbnail_slots:
|
|
||||||
if not pool:
|
|
||||||
logger.warning(f"[template_matching_taged_image] 이미지 풀 없음 — 썸네일 슬롯 배정 불가: {slot}")
|
|
||||||
break
|
|
||||||
scores = self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map)
|
|
||||||
chosen_url = thumbnail_choice.get(slot)
|
|
||||||
chosen_idx = next(
|
|
||||||
(i for i, item in enumerate(pool) if item["image_url"] == chosen_url), None
|
|
||||||
) if chosen_url else None
|
|
||||||
if chosen_idx is not None:
|
|
||||||
sel_idx, sel_source = chosen_idx, "vision"
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
sel_idx, sel_source = max(range(len(scores)), key=lambda i: scores[i]), "결정론"
|
|
||||||
selected = pool[sel_idx] if duplicate else pool.pop(sel_idx)
|
|
||||||
modifications[slot] = selected["image_url"]
|
|
||||||
assigned[slot] = selected["image_tag"]
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"[template_matching_taged_image] 썸네일 배정({sel_source}) — slot: {slot}, "
|
|
||||||
f"score: {scores[sel_idx]:.3f}, url: {selected['image_url']}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
if not pool:
|
if not pool:
|
||||||
logger.warning("[template_matching_taged_image] 태그된 이미지가 없음 — 이미지 슬롯 배정 불가")
|
logger.warning("[template_matching_taged_image] 태그된 이미지가 없음 — 이미지 슬롯 배정 불가")
|
||||||
elif duplicate:
|
elif duplicate:
|
||||||
|
|
@ -719,7 +572,7 @@ class CreatomateService:
|
||||||
def _best_slot_for_image(image: dict, slots: list) -> tuple[str | None, float]:
|
def _best_slot_for_image(image: dict, slots: list) -> tuple[str | None, float]:
|
||||||
best_slot, best_score = None, -1.0
|
best_slot, best_score = None, -1.0
|
||||||
for slot in slots:
|
for slot in slots:
|
||||||
score = self._slot_scores_with_fitness([image], slot, thumbnail_fitness_map)[0]
|
score = self.calculate_image_slot_score_multi([image], slot)[0]
|
||||||
if score > best_score:
|
if score > best_score:
|
||||||
best_slot, best_score = slot, score
|
best_slot, best_score = slot, score
|
||||||
return best_slot, best_score
|
return best_slot, best_score
|
||||||
|
|
@ -747,7 +600,7 @@ class CreatomateService:
|
||||||
|
|
||||||
# Step 2: 커버리지 배정 후 남은 슬롯은 pool 전체에서 최고점 이미지 배정 (재사용 불가피)
|
# Step 2: 커버리지 배정 후 남은 슬롯은 pool 전체에서 최고점 이미지 배정 (재사용 불가피)
|
||||||
for slot in remaining_slots:
|
for slot in remaining_slots:
|
||||||
scores = self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map)
|
scores = self.calculate_image_slot_score_multi(pool, slot)
|
||||||
if not scores:
|
if not scores:
|
||||||
continue
|
continue
|
||||||
best_idx = scores.index(max(scores))
|
best_idx = scores.index(max(scores))
|
||||||
|
|
@ -757,7 +610,7 @@ class CreatomateService:
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
# 이미지 충분(슬롯 수 <= 이미지 수): 난이도 우선 greedy 배정
|
# 이미지 충분(슬롯 수 <= 이미지 수): 난이도 우선 greedy 배정
|
||||||
# Step 1: 정렬용 사전 점수 계산 (최고 달성 점수가 낮을수록 배정이 어려운 슬롯)
|
# Step 1: 정렬용 사전 점수 계산 (최고 달성 점수가 낮을수록 배정이 어려운 슬롯)
|
||||||
prelim = {slot: self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map) for slot in image_slots}
|
prelim = {slot: self.calculate_image_slot_score_multi(pool, slot) for slot in image_slots}
|
||||||
ordered_slots = sorted(
|
ordered_slots = sorted(
|
||||||
image_slots,
|
image_slots,
|
||||||
key=lambda s: max(prelim[s]) if prelim[s] else 0.0
|
key=lambda s: max(prelim[s]) if prelim[s] else 0.0
|
||||||
|
|
@ -770,7 +623,7 @@ class CreatomateService:
|
||||||
logger.warning(f"[template_matching_taged_image] 이미지 풀 소진 — 남은 슬롯 배정 불가: {slot}")
|
logger.warning(f"[template_matching_taged_image] 이미지 풀 소진 — 남은 슬롯 배정 불가: {slot}")
|
||||||
break
|
break
|
||||||
# pop 후 인덱스 변동이 있으므로 현재 pool로 재계산 (사전 점수 재사용 금지)
|
# pop 후 인덱스 변동이 있으므로 현재 pool로 재계산 (사전 점수 재사용 금지)
|
||||||
scores = self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map)
|
scores = self.calculate_image_slot_score_multi(pool, slot)
|
||||||
if not scores:
|
if not scores:
|
||||||
continue
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -806,7 +659,7 @@ class CreatomateService:
|
||||||
"""이미지 슬롯에 대한 각 이미지의 매칭 점수를 계산합니다.
|
"""이미지 슬롯에 대한 각 이미지의 매칭 점수를 계산합니다.
|
||||||
|
|
||||||
점수 = (base * narr_mod + NARR_BONUS * narr) * space_type_penalty
|
점수 = (base * narr_mod + NARR_BONUS * narr) * space_type_penalty
|
||||||
- base: 태그 카테고리 매칭 합산 (최대 6.5 = space_type 2.0 + subject 3.0 + camera 1.0 + motion 0.5)
|
- base: 태그 카테고리 매칭 합산 (최대 5.5)
|
||||||
- narr_mod: [NARR_FLOOR, 1.0] 구간으로 완화된 narrative 계수
|
- narr_mod: [NARR_FLOOR, 1.0] 구간으로 완화된 narrative 계수
|
||||||
- NARR_BONUS * narr: narrative 독립 보너스 (base=0이어도 신호 유지)
|
- NARR_BONUS * narr: narrative 독립 보너스 (base=0이어도 신호 유지)
|
||||||
- space_type_penalty: 슬롯이 요구하는 space_type과 이미지가 불일치하면
|
- space_type_penalty: 슬롯이 요구하는 space_type과 이미지가 불일치하면
|
||||||
|
|
@ -830,20 +683,6 @@ class CreatomateService:
|
||||||
for image_tag in image_tag_list
|
for image_tag in image_tag_list
|
||||||
]
|
]
|
||||||
|
|
||||||
# 썸네일 슬롯 한정: subject가 슬롯 요구와 일치하면 space_type 불일치
|
|
||||||
# 페널티를 면제한다. 배경: 일부 업종(예: 레스토랑 dining_hall-food_dish)은
|
|
||||||
# 태깅 관행상 슬롯이 요구하는 subject(음식 클로즈업)가 실제로는 다른
|
|
||||||
# space_type(table_setting/detail_plating 등)으로 붙는다 — space_type과
|
|
||||||
# subject가 한 사진에 공존하기 어려운 조합. 이런 슬롯은 space_type 하드
|
|
||||||
# 필터가 정작 원하는 subject 이미지를 전부 걸러내는 역효과를 낸다.
|
|
||||||
# 템플릿 슬롯명을 바꾸지 않고 여기서 흡수(썸네일 한정이라 일반 씬 슬롯의
|
|
||||||
# space_type 하드 필터는 그대로 유지).
|
|
||||||
slot_subject = slot_tag_dict.get("subject")
|
|
||||||
if slot_name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER) and slot_subject is not None:
|
|
||||||
for idx, image_tag in enumerate(image_tag_list):
|
|
||||||
if slot_subject.value in image_tag.get("subject", []):
|
|
||||||
space_type_match_list[idx] = True
|
|
||||||
|
|
||||||
for slot_tag_cate, slot_tag_item in slot_tag_dict.items():
|
for slot_tag_cate, slot_tag_item in slot_tag_dict.items():
|
||||||
if slot_tag_cate == "narrative_preference":
|
if slot_tag_cate == "narrative_preference":
|
||||||
slot_tag_narrative = slot_tag_item
|
slot_tag_narrative = slot_tag_item
|
||||||
|
|
@ -853,7 +692,7 @@ class CreatomateService:
|
||||||
case "space_type":
|
case "space_type":
|
||||||
weight = 2.0
|
weight = 2.0
|
||||||
case "subject":
|
case "subject":
|
||||||
weight = 3.0
|
weight = 2.0
|
||||||
case "camera":
|
case "camera":
|
||||||
weight = 1.0
|
weight = 1.0
|
||||||
case "motion_recommended":
|
case "motion_recommended":
|
||||||
|
|
@ -910,6 +749,32 @@ class CreatomateService:
|
||||||
logger.warning(f"[parse_slot_name_to_tag] 슬롯명 파싱 실패: '{slot_name}' — {e} — 슬롯 skip")
|
logger.warning(f"[parse_slot_name_to_tag] 슬롯명 파싱 실패: '{slot_name}' — {e} — 슬롯 skip")
|
||||||
return None
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
def select_thumbnail_image(self, taged_image_list: list[dict]) -> str | None:
|
||||||
|
"""썸네일 배경 이미지를 독립 선택합니다.
|
||||||
|
|
||||||
|
일반 씬 배정 풀과 무관하게 narrative_preference의 core+intro 합산
|
||||||
|
최고점 이미지를 고른다 (본편 씬과 중복 허용 — 마케팅 자산이므로
|
||||||
|
항상 최고 품질 사진 사용).
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
taged_image_list: [{"image_url": str, "image_tag": dict}] 형태의 이미지 풀
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
최고점 이미지 URL. 풀이 비어 있으면 None
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if not taged_image_list:
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
def _score(taged_image: dict) -> float:
|
||||||
|
narr = taged_image.get("image_tag", {}).get("narrative_preference", {})
|
||||||
|
return float(narr.get("core", 0.0)) + float(narr.get("intro", 0.0))
|
||||||
|
|
||||||
|
best = max(taged_image_list, key=_score)
|
||||||
|
logger.info(
|
||||||
|
f"[select_thumbnail_image] selected={best['image_url']}, score={_score(best):.1f}, pool={len(taged_image_list)}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return best["image_url"]
|
||||||
|
|
||||||
def elements_connect_resource_blackbox(
|
def elements_connect_resource_blackbox(
|
||||||
self,
|
self,
|
||||||
elements: list,
|
elements: list,
|
||||||
|
|
@ -939,26 +804,20 @@ class CreatomateService:
|
||||||
return modifications
|
return modifications
|
||||||
|
|
||||||
def modify_element(self, elements: list, modification: dict) -> list:
|
def modify_element(self, elements: list, modification: dict) -> list:
|
||||||
"""elements의 source를 modification에 따라 수정합니다.
|
"""elements의 source를 modification에 따라 수정합니다."""
|
||||||
|
|
||||||
modification에 없는 image/text 요소(예: '-fixed' 명명의 고정 로고·
|
|
||||||
연락처 문구처럼 배정/자막 생성 대상에서 제외된 고정 콘텐츠)는 템플릿에
|
|
||||||
이미 설정된 source/text를 그대로 보존한다 (KeyError·빈 문자열로
|
|
||||||
렌더가 깨지지 않도록).
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
def recursive_modify(element: dict) -> None:
|
def recursive_modify(element: dict) -> None:
|
||||||
if "name" in element:
|
if "name" in element:
|
||||||
match element["type"]:
|
match element["type"]:
|
||||||
case "image":
|
case "image":
|
||||||
element["source"] = modification.get(element["name"], element.get("source"))
|
element["source"] = modification[element["name"]]
|
||||||
case "audio":
|
case "audio":
|
||||||
element["source"] = modification.get(element["name"], "")
|
element["source"] = modification.get(element["name"], "")
|
||||||
case "video":
|
case "video":
|
||||||
element["source"] = modification[element["name"]]
|
element["source"] = modification[element["name"]]
|
||||||
case "text":
|
case "text":
|
||||||
#element["source"] = modification[element["name"]]
|
#element["source"] = modification[element["name"]]
|
||||||
element["text"] = modification.get(element["name"], element.get("text", ""))
|
element["text"] = modification.get(element["name"], "")
|
||||||
case "composition":
|
case "composition":
|
||||||
for minor in element["elements"]:
|
for minor in element["elements"]:
|
||||||
recursive_modify(minor)
|
recursive_modify(minor)
|
||||||
|
|
@ -1117,6 +976,73 @@ class CreatomateService:
|
||||||
original_response={"last_error": str(last_error)},
|
original_response={"last_error": str(last_error)},
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
async def render_thumbnail(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
image_url: str,
|
||||||
|
text_modifications: dict[str, str],
|
||||||
|
poll_interval: float = 3.0,
|
||||||
|
max_polls: int = 10,
|
||||||
|
) -> str | None:
|
||||||
|
"""썸네일 정지 이미지를 렌더링하고 결과 URL을 반환합니다.
|
||||||
|
|
||||||
|
영상 렌더와 독립적인 보조 자산 생성이므로, 모든 실패(요청 오류·
|
||||||
|
렌더 실패·폴링 타임아웃)는 경고 로그 후 None을 반환하며 예외를
|
||||||
|
전파하지 않는다. 재시도하지 않는다.
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
image_url: 배경 이미지 URL
|
||||||
|
text_modifications: make_thumbnail_modification() 반환값
|
||||||
|
poll_interval: 상태 폴링 간격(초)
|
||||||
|
max_polls: 최대 폴링 횟수
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
성공 시 썸네일 이미지 URL, 실패 시 None
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
payload = {
|
||||||
|
**build_thumbnail_source(image_url, text_modifications),
|
||||||
|
"output_format": "jpg",
|
||||||
|
}
|
||||||
|
response = await self._request(
|
||||||
|
"POST",
|
||||||
|
f"{self.BASE_URL}/v2/renders",
|
||||||
|
timeout=recovery_settings.CREATOMATE_RENDER_TIMEOUT,
|
||||||
|
json=payload,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
if response.status_code not in (200, 201, 202):
|
||||||
|
logger.warning(
|
||||||
|
f"[render_thumbnail] 렌더 요청 실패 - status: {response.status_code}, body: {response.text}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
body = response.json()
|
||||||
|
render = body[0] if isinstance(body, list) and body else body
|
||||||
|
render_id = render.get("id") if isinstance(render, dict) else None
|
||||||
|
if not render_id:
|
||||||
|
logger.warning(f"[render_thumbnail] 렌더 ID 없음 - response: {body}")
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
for _ in range(max_polls):
|
||||||
|
status_result = await self.get_render_status(render_id)
|
||||||
|
status = status_result.get("status")
|
||||||
|
if status == "succeeded":
|
||||||
|
thumbnail_url = status_result.get("url")
|
||||||
|
logger.info(f"[render_thumbnail] 성공 - url: {thumbnail_url}")
|
||||||
|
return thumbnail_url
|
||||||
|
if status == "failed":
|
||||||
|
logger.warning(f"[render_thumbnail] 렌더 실패 - render_id: {render_id}")
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
await asyncio.sleep(poll_interval)
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.warning(
|
||||||
|
f"[render_thumbnail] 폴링 타임아웃 ({max_polls}회) - render_id: {render_id}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.warning(f"[render_thumbnail] 예외 발생 - {e}")
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
async def get_render_status(self, render_id: str) -> dict:
|
async def get_render_status(self, render_id: str) -> dict:
|
||||||
"""렌더링 작업의 상태를 조회합니다.
|
"""렌더링 작업의 상태를 조회합니다.
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -1296,38 +1222,12 @@ class CreatomateService:
|
||||||
case "horizontal":
|
case "horizontal":
|
||||||
return autotext_template_h_1
|
return autotext_template_h_1
|
||||||
|
|
||||||
def apply_language_font(self, template: dict, language: str) -> dict:
|
|
||||||
"""출력 언어에 맞춰 템플릿 내 모든 텍스트 요소의 폰트를 교체합니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
템플릿 기본 폰트(GyeonggiTitleOTF/Pretendard)는 한글·라틴 전용이라
|
|
||||||
CJK/태국어 글리프가 없다. LANGUAGE_FONT_MAP에 있는 언어는 전체 텍스트
|
|
||||||
폰트를 해당 언어 지원 폰트(Google Fonts)로 교체하고, 매핑에 없는
|
|
||||||
언어(Korean, English 등)는 템플릿 원본 폰트를 유지한다.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
font_family = LANGUAGE_FONT_MAP.get(language)
|
|
||||||
if not font_family:
|
|
||||||
return template
|
|
||||||
|
|
||||||
def recursive_apply(element: dict) -> None:
|
|
||||||
if element.get("type") == "text":
|
|
||||||
element["font_family"] = font_family
|
|
||||||
for minor in element.get("elements") or []:
|
|
||||||
recursive_apply(minor)
|
|
||||||
|
|
||||||
for elem in template["source"]["elements"]:
|
|
||||||
recursive_apply(elem)
|
|
||||||
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"[apply_language_font] 텍스트 폰트 교체 완료 - language: {language}, font: {font_family}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
return template
|
|
||||||
|
|
||||||
def extract_text_format_from_template(self, template:dict):
|
def extract_text_format_from_template(self, template:dict):
|
||||||
keyword_list = []
|
keyword_list = []
|
||||||
subtitle_list = []
|
subtitle_list = []
|
||||||
for elem in template["source"]["elements"]:
|
for elem in template["source"]["elements"]:
|
||||||
try: #최상위 내 텍스트만 검사
|
try: #최상위 내 텍스트만 검사
|
||||||
if elem["type"] == "text" and not is_fixed_slot_name(elem["name"]):
|
if elem["type"] == "text":
|
||||||
if elem["track"] == SUBTITLE_TRACK:
|
if elem["track"] == SUBTITLE_TRACK:
|
||||||
subtitle_list.append(elem["name"])
|
subtitle_list.append(elem["name"])
|
||||||
elif elem["track"] == KEYWORD_TRACK:
|
elif elem["track"] == KEYWORD_TRACK:
|
||||||
|
|
@ -1341,41 +1241,65 @@ class CreatomateService:
|
||||||
assert(len(keyword_list)==len(subtitle_list))
|
assert(len(keyword_list)==len(subtitle_list))
|
||||||
except Exception as E:
|
except Exception as E:
|
||||||
logger.error("this template does not have same amount of keyword and subtitle.")
|
logger.error("this template does not have same amount of keyword and subtitle.")
|
||||||
|
pitching_list = keyword_list + subtitle_list
|
||||||
# 썸네일 텍스트(thumb-*)는 전용 트랙이 아닌 thumbnail-composition 내부에
|
|
||||||
# 중첩되어 있어 위 최상위 트랙 스캔에 잡히지 않는다. 다국어 자막 생성에
|
|
||||||
# 함께 포함되도록 재귀 파싱으로 수집한다.
|
|
||||||
component_data = self.parse_template_component_name(
|
|
||||||
template["source"]["elements"]
|
|
||||||
)
|
|
||||||
thumbnail_list = [
|
|
||||||
name
|
|
||||||
for name, elem_type in component_data.items()
|
|
||||||
if elem_type == "text" and name.startswith("thumb-")
|
|
||||||
]
|
|
||||||
|
|
||||||
pitching_list = keyword_list + subtitle_list + thumbnail_list
|
|
||||||
return pitching_list
|
return pitching_list
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def make_thumbnail_modification(self, brand_name : str, region : str, category_definition : str, target_keywords : list[str], detail_region_info : str = ""):
|
# 썸네일 헤드라인 글자 수 범위. brand_concept이 셀링포인트 상세 설명에서 오면
|
||||||
|
# 문장이 길어져 헤드라인 폰트가 잘게 축소·여러 줄로 wrap되므로 훅 문구 길이로 제한.
|
||||||
|
# 첫 문장/단어 경계 절단 결과가 MIN 미만이면 더 긴 원문 기준으로 되돌려 보완한다.
|
||||||
|
THUMB_HEADLINE_MIN_CHARS = 5
|
||||||
|
THUMB_HEADLINE_MAX_CHARS = 15
|
||||||
|
|
||||||
|
@classmethod
|
||||||
|
def _truncate_thumbnail_headline(
|
||||||
|
cls,
|
||||||
|
text: str,
|
||||||
|
min_chars: int | None = None,
|
||||||
|
max_chars: int | None = None,
|
||||||
|
) -> str:
|
||||||
|
"""썸네일 헤드라인 텍스트를 훅 문구 길이(5~15자)로 축약합니다.
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1) 첫 문장(마침표/느낌표/물음표 기준)만 취하되, min_chars 미만이면 원문 유지
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2) max_chars를 넘으면 단어 경계에서 잘라 말줄임표를 붙이되,
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||||||
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그 결과가 min_chars 미만이면 max_chars에서 하드 컷
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||||||
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"""
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||||||
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if min_chars is None:
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||||||
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min_chars = cls.THUMB_HEADLINE_MIN_CHARS
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||||||
|
if max_chars is None:
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||||||
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max_chars = cls.THUMB_HEADLINE_MAX_CHARS
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||||||
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||||||
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text = text.strip()
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# 첫 문장만 취함. 구분자 뒤가 공백일 때만 문장 끝으로 간주 ("4.5점" 같은 소수점 오인 방지)
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for sep in (".", "!", "?"):
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||||||
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idx = text.find(sep)
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||||||
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if 0 < idx < len(text) - 1 and text[idx + 1] == " ":
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||||||
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first_sentence = text[: idx + (0 if sep == "." else 1)].strip()
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||||||
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if len(first_sentence) >= min_chars:
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||||||
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text = first_sentence
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||||||
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break
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||||||
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||||||
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if len(text) <= max_chars:
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||||||
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return text
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||||||
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cut = text[:max_chars]
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||||||
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if " " in cut:
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word_cut = cut[: cut.rfind(" ")].rstrip(" ,.·")
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||||||
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if len(word_cut) >= min_chars:
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||||||
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return word_cut + "…"
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||||||
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return cut.rstrip(" ,.·") + "…"
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||||||
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||||||
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def make_thumbnail_modification(self, brand_name : str, region : str, brand_concept : str, category_definition : str, target_keywords : list[str]):
|
||||||
|
|
||||||
len_keywords = len(target_keywords) if len(target_keywords) < 3 else 3
|
len_keywords = len(target_keywords) if len(target_keywords) < 3 else 3
|
||||||
|
|
||||||
hashtaged_target_keywords = [f"#{tk}" for tk in target_keywords[:len_keywords]]
|
hashtaged_target_keywords = [f"#{tk}" for tk in target_keywords[:len_keywords]]
|
||||||
|
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||||||
# 지역 표기: 상세주소의 공백 기준 앞 두 마디 사용
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||||||
# (예: "전북 군산시 절골길 18" → "전북 군산시").
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||||||
# 상세주소가 없으면 기존 region 정규화 표기로 폴백.
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||||||
if detail_region_info and detail_region_info.strip():
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|
||||||
region_display = " ".join(detail_region_info.split()[:2])
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||||||
else:
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||||||
region_display = normalize_location(region)
|
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||||||
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|
||||||
mod_dict = {
|
mod_dict = {
|
||||||
"thumb-hashtag-primary" : ' '.join(hashtaged_target_keywords),
|
"thumb-hashtag-primary" : ' '.join(hashtaged_target_keywords),
|
||||||
"thumb-headline-brand_name-factual" : brand_name,
|
"thumb-brand-wordmark" : brand_name,
|
||||||
"thumb-subheadline-local_info-factual" : region_display,
|
"thumb-subheadline-selling_point" : f"{brand_name} · {normalize_location(region)}",
|
||||||
|
"thumb-headline-hook_claim-aspirational" : self._truncate_thumbnail_headline(brand_concept),
|
||||||
"thumb-badge-category" : category_definition,
|
"thumb-badge-category" : category_definition,
|
||||||
}
|
}
|
||||||
return mod_dict
|
return mod_dict
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -70,7 +70,7 @@ async def filter_marketing_images(image_url_list: list[str], industry: str = "")
|
||||||
output_format=MarketingFilterOutput,
|
output_format=MarketingFilterOutput,
|
||||||
model=MARKETING_FILTER_MODEL,
|
model=MARKETING_FILTER_MODEL,
|
||||||
img_url=url,
|
img_url=url,
|
||||||
image_detail_high=True,
|
image_detail_high=False,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
results: list[MarketingFilterOutput | BaseException] = await asyncio.gather(
|
results: list[MarketingFilterOutput | BaseException] = await asyncio.gather(
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -182,60 +182,6 @@ class ChatgptService:
|
||||||
logger.error(f"[ChatgptService({self.model_type})] All retries exhausted. Last error: {last_error}")
|
logger.error(f"[ChatgptService({self.model_type})] All retries exhausted. Last error: {last_error}")
|
||||||
raise last_error
|
raise last_error
|
||||||
|
|
||||||
async def generate_structured_output_multi_image(
|
|
||||||
self,
|
|
||||||
prompt_text: str,
|
|
||||||
output_format: BaseModel,
|
|
||||||
model: str,
|
|
||||||
img_urls: List[str],
|
|
||||||
image_detail_high: bool = True,
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|
||||||
) -> BaseModel:
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||||||
"""여러 이미지를 한 번에 보고 구조화 출력을 생성합니다 (썸네일 비전 선택용).
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||||||
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||||||
sheet 기반 Prompt를 거치지 않고 코드에서 조립한 프롬프트 텍스트와
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||||||
이미지 URL 리스트를 직접 받는다. 이미지들은 프롬프트에 나열된 순서와
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||||||
동일하게 첨부되므로, 프롬프트에서 "N번째 이미지"로 지칭할 수 있다.
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|
||||||
"""
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||||||
content = []
|
|
||||||
for url in img_urls:
|
|
||||||
content.append({
|
|
||||||
"type": "image_url",
|
|
||||||
"image_url": {
|
|
||||||
"url": url,
|
|
||||||
"detail": "high" if image_detail_high else "low",
|
|
||||||
},
|
|
||||||
})
|
|
||||||
content.append({"type": "text", "text": prompt_text})
|
|
||||||
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||||||
last_error = None
|
|
||||||
for attempt in range(self.max_retries + 1):
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
response = await self.client.beta.chat.completions.parse(
|
|
||||||
model=model,
|
|
||||||
messages=[{"role": "user", "content": content}],
|
|
||||||
response_format=output_format,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
except (ValidationError, json.JSONDecodeError) as e:
|
|
||||||
logger.warning(
|
|
||||||
f"[ChatgptService({self.model_type})] multi-image parse failed "
|
|
||||||
f"(attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {e}"
|
|
||||||
)
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|
||||||
last_error = ChatGPTResponseError("parse_error", type(e).__name__, str(e))
|
|
||||||
if attempt < self.max_retries:
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
raise last_error
|
|
||||||
|
|
||||||
choice = response.choices[0]
|
|
||||||
if choice.finish_reason == "stop":
|
|
||||||
return choice.message.parsed
|
|
||||||
logger.warning(
|
|
||||||
f"[ChatgptService({self.model_type})] multi-image unexpected finish_reason "
|
|
||||||
f"(attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {choice.finish_reason}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
last_error = ChatGPTResponseError("failed", choice.finish_reason, "multi-image call failed")
|
|
||||||
|
|
||||||
raise last_error
|
|
||||||
|
|
||||||
async def generate_structured_output(
|
async def generate_structured_output(
|
||||||
self,
|
self,
|
||||||
prompt : Prompt,
|
prompt : Prompt,
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -44,3 +44,4 @@ class MarketingPromptOutput(BaseModel):
|
||||||
target_persona: List[TargetPersona] = Field(..., description="타겟 페르소나")
|
target_persona: List[TargetPersona] = Field(..., description="타겟 페르소나")
|
||||||
selling_points: List[SellingPoint] = Field(..., description="셀링 포인트")
|
selling_points: List[SellingPoint] = Field(..., description="셀링 포인트")
|
||||||
target_keywords: List[str] = Field(..., description="타겟 키워드 리스트")
|
target_keywords: List[str] = Field(..., description="타겟 키워드 리스트")
|
||||||
|
hook_headline: str = Field(..., description="썸네일 헤드라인용 훅 문구. 브랜드 컨셉/핵심 매력을 5자 이상 15자 이하의 한국어 한 구절로 축약 (마침표·해시태그 없이, 예: '바다 앞 프라이빗 휴식')") # min/max constraint는 openai json schema에서 미작동 보고가 있어 description으로 유도, 소비처에서 길이 안전망 적용
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -1,5 +1,4 @@
|
||||||
import copy
|
import copy
|
||||||
import re
|
|
||||||
import time
|
import time
|
||||||
import json
|
import json
|
||||||
from typing import Literal, Any
|
from typing import Literal, Any
|
||||||
|
|
@ -13,31 +12,10 @@ from app.utils.prompts.prompts import *
|
||||||
|
|
||||||
logger = get_logger("subtitle")
|
logger = get_logger("subtitle")
|
||||||
|
|
||||||
# 비한국어 출력에서 번역 누락(한글 잔존)을 탐지하기 위한 패턴
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|
||||||
_HANGUL_RE = re.compile(r"[가-힣]")
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|
||||||
|
|
||||||
# 한글 잔존 시 GPT 재호출 최대 횟수 (최초 호출 포함)
|
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||||||
_MAX_LANGUAGE_ATTEMPTS = 3
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class SubtitleContentsGenerator():
|
class SubtitleContentsGenerator():
|
||||||
def __init__(self):
|
def __init__(self):
|
||||||
self.chatgpt_service = ChatgptService(timeout=60.0)
|
self.chatgpt_service = ChatgptService(timeout=60.0)
|
||||||
|
|
||||||
@staticmethod
|
|
||||||
def _find_hangul_leftovers(output_data: SubtitlePromptOutput) -> list[str]:
|
|
||||||
"""비한국어 출력에서 한글이 남아 있는 pitching_tag 목록을 반환합니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
프롬프트가 '한국어로 생성 후 {language}로 번역'하는 2단계 구조라서,
|
|
||||||
항목 수가 많으면 일부가 번역되지 않은 채(한국어/혼합 문장) 돌아오는
|
|
||||||
사례가 있어 코드 레벨에서 검증한다.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
return [
|
|
||||||
result.pitching_tag
|
|
||||||
for result in output_data.pitching_results
|
|
||||||
if _HANGUL_RE.search(result.pitching_data)
|
|
||||||
]
|
|
||||||
|
|
||||||
async def generate_subtitle_contents(self, marketing_intelligence : dict[str, Any], pitching_label_list : list[Any], customer_name : str, detail_region_info : str, language : str = "Korean", industry: str = "") -> SubtitlePromptOutput:
|
async def generate_subtitle_contents(self, marketing_intelligence : dict[str, Any], pitching_label_list : list[Any], customer_name : str, detail_region_info : str, language : str = "Korean", industry: str = "") -> SubtitlePromptOutput:
|
||||||
start = time.perf_counter()
|
start = time.perf_counter()
|
||||||
logger.info(
|
logger.info(
|
||||||
|
|
@ -63,39 +41,7 @@ class SubtitleContentsGenerator():
|
||||||
logger.info(
|
logger.info(
|
||||||
f"[SubtitleContentsGenerator] GPT 호출 시작 - model: {dynamic_subtitle_prompt.prompt_model}"
|
f"[SubtitleContentsGenerator] GPT 호출 시작 - model: {dynamic_subtitle_prompt.prompt_model}"
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
output_data = await self.chatgpt_service.generate_structured_output(dynamic_subtitle_prompt, input_data)
|
||||||
# 비한국어 언어는 번역 누락(한글 잔존) 검증 후 필요 시 재호출.
|
|
||||||
# 전부 실패하면 잔존 건수가 가장 적은 시도를 채택한다 (영상 생성 자체는 진행).
|
|
||||||
output_data = None
|
|
||||||
best_output = None
|
|
||||||
best_leftover_count: int | None = None
|
|
||||||
for lang_attempt in range(1, _MAX_LANGUAGE_ATTEMPTS + 1):
|
|
||||||
candidate = await self.chatgpt_service.generate_structured_output(dynamic_subtitle_prompt, input_data)
|
|
||||||
|
|
||||||
if language == "Korean":
|
|
||||||
output_data = candidate
|
|
||||||
break
|
|
||||||
|
|
||||||
leftovers = self._find_hangul_leftovers(candidate)
|
|
||||||
if not leftovers:
|
|
||||||
output_data = candidate
|
|
||||||
break
|
|
||||||
|
|
||||||
logger.warning(
|
|
||||||
f"[SubtitleContentsGenerator] 번역 누락(한글 잔존) {len(leftovers)}건 "
|
|
||||||
f"(attempt {lang_attempt}/{_MAX_LANGUAGE_ATTEMPTS}) - language: {language}, "
|
|
||||||
f"tags: {leftovers}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
if best_leftover_count is None or len(leftovers) < best_leftover_count:
|
|
||||||
best_output = candidate
|
|
||||||
best_leftover_count = len(leftovers)
|
|
||||||
|
|
||||||
if output_data is None:
|
|
||||||
logger.error(
|
|
||||||
f"[SubtitleContentsGenerator] 모든 시도에서 한글 잔존 - "
|
|
||||||
f"최소 잔존 {best_leftover_count}건 결과 채택 - language: {language}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
output_data = best_output
|
|
||||||
|
|
||||||
elapsed = (time.perf_counter() - start) * 1000
|
elapsed = (time.perf_counter() - start) * 1000
|
||||||
logger.info(
|
logger.info(
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -113,11 +113,11 @@ class SunoService:
|
||||||
|
|
||||||
Args:
|
Args:
|
||||||
prompt: 가사 (customMode=true일 때 가사로 사용)
|
prompt: 가사 (customMode=true일 때 가사로 사용)
|
||||||
40초 이내 길이의 노래에 적합한 가사여야 함
|
1분 이내 길이의 노래에 적합한 가사여야 함
|
||||||
genre: 음악 장르 (예: "K-Pop", "Pop", "R&B", "Hip-Hop", "Ballad", "EDM", "Rock", "Jazz")
|
genre: 음악 장르 (예: "K-Pop", "Pop", "R&B", "Hip-Hop", "Ballad", "EDM", "Rock", "Jazz")
|
||||||
None일 경우 style 파라미터를 전송하지 않음
|
None일 경우 style 파라미터를 전송하지 않음
|
||||||
callback_url: 생성 완료 시 알림 받을 URL (None일 경우 config에서 기본값 사용)
|
callback_url: 생성 완료 시 알림 받을 URL (None일 경우 config에서 기본값 사용)
|
||||||
instrumental: True이면 BGM 전용 — 더미 가사로 40초 길이를 유도하고 보컬 없이 생성
|
instrumental: True이면 BGM 전용 — 더미 가사로 60초 길이를 유도하고 보컬 없이 생성
|
||||||
|
|
||||||
Returns:
|
Returns:
|
||||||
task_id: 작업 추적용 ID
|
task_id: 작업 추적용 ID
|
||||||
|
|
@ -125,7 +125,7 @@ class SunoService:
|
||||||
Note:
|
Note:
|
||||||
- 스트림 URL: 30-40초 내 생성
|
- 스트림 URL: 30-40초 내 생성
|
||||||
- 다운로드 URL: 2-3분 내 생성
|
- 다운로드 URL: 2-3분 내 생성
|
||||||
- 생성되는 노래는 약 40초 이내의 길이
|
- 생성되는 노래는 약 1분 이내의 길이
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
actual_callback_url = callback_url or apikey_settings.SUNO_CALLBACK_URL
|
actual_callback_url = callback_url or apikey_settings.SUNO_CALLBACK_URL
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -133,11 +133,11 @@ class SunoService:
|
||||||
|
|
||||||
if instrumental:
|
if instrumental:
|
||||||
bgm_lyrics = get_bgm_lyrics(genre)
|
bgm_lyrics = get_bgm_lyrics(genre)
|
||||||
formatted_prompt = f"[Song Duration: Around 40 seconds]\n{bgm_lyrics}"
|
formatted_prompt = f"[Song Duration: Around 1 minute - Must be around 60 seconds]\n{bgm_lyrics}"
|
||||||
logger.info(f"[Suno] BGM 더미 가사 장르 {normalized_genre} 선택됨")
|
logger.info(f"[Suno] BGM 더미 가사 장르 {normalized_genre} 선택됨")
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
formatted_prompt = (
|
formatted_prompt = (
|
||||||
f"[Song Duration: Around 40 seconds]\n{prompt}"
|
f"[Song Duration: Around 1 minute - Must be around 60 seconds]\n{prompt}"
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
payload: dict[str, Any] = {
|
payload: dict[str, Any] = {
|
||||||
|
|
@ -148,7 +148,7 @@ class SunoService:
|
||||||
"callBackUrl": actual_callback_url,
|
"callBackUrl": actual_callback_url,
|
||||||
}
|
}
|
||||||
if normalized_genre:
|
if normalized_genre:
|
||||||
payload["style"] = f"{normalized_genre}, around 40 seconds" if instrumental else normalized_genre
|
payload["style"] = f"{normalized_genre}, around 60 seconds" if instrumental else normalized_genre
|
||||||
|
|
||||||
last_error: Exception | None = None
|
last_error: Exception | None = None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,197 @@
|
||||||
|
"""세로형 썸네일 정지 이미지 렌더용 컴포지션 및 source 조립.
|
||||||
|
|
||||||
|
CreatomateService에 의존하지 않는 코드 측 자산이다. 실제 렌더 요청·이미지 선택은
|
||||||
|
CreatomateService.render_thumbnail / select_thumbnail_image가 담당한다.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import copy
|
||||||
|
|
||||||
|
# 세로형 썸네일(1080×1920) 정지 이미지 렌더용 컴포지션.
|
||||||
|
# 운영 템플릿에 의존하지 않는 코드 측 자산 — 디자인 수정 시 이 상수만 변경.
|
||||||
|
# 텍스트 슬롯 이름은 CreatomateService.make_thumbnail_modification()의 반환 키와 일치해야 한다.
|
||||||
|
THUMBNAIL_COMPOSITION_V: dict = {
|
||||||
|
"name": "thumbnail-composition",
|
||||||
|
"type": "composition",
|
||||||
|
"track": 1,
|
||||||
|
"time": 0,
|
||||||
|
"elements": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "thumb-background",
|
||||||
|
"type": "image",
|
||||||
|
"track": 1,
|
||||||
|
"time": 0,
|
||||||
|
"width": "105%",
|
||||||
|
"height": "105%",
|
||||||
|
"smart_crop": True,
|
||||||
|
"color_overlay": "rgba(0,0,0,0.22)",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "thumb-badge-category",
|
||||||
|
"type": "text",
|
||||||
|
"track": 2,
|
||||||
|
"time": 0,
|
||||||
|
"y": "8%",
|
||||||
|
"width": "75%",
|
||||||
|
"height": "7%",
|
||||||
|
"x_alignment": "50%",
|
||||||
|
"y_alignment": "50%",
|
||||||
|
"font_family": "Pretendard",
|
||||||
|
"font_weight": "700",
|
||||||
|
"font_size_maximum": "4.8 vmin",
|
||||||
|
"letter_spacing": "12%",
|
||||||
|
"line_height": "110%",
|
||||||
|
"background_color": "#FFFFFF",
|
||||||
|
"background_x_padding": "50%",
|
||||||
|
"background_y_padding": "65%",
|
||||||
|
"background_border_radius": "100%",
|
||||||
|
"fill_color": "#1A1A1A",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "thumb-headline-hook_claim-aspirational",
|
||||||
|
"type": "text",
|
||||||
|
"track": 3,
|
||||||
|
"time": 0,
|
||||||
|
"y": "45%",
|
||||||
|
"width": "85%",
|
||||||
|
"height": "22%",
|
||||||
|
"x_alignment": "50%",
|
||||||
|
"y_alignment": "50%",
|
||||||
|
"font_family": "Pretendard",
|
||||||
|
"font_weight": "900",
|
||||||
|
"font_size_maximum": "11 vmin",
|
||||||
|
"letter_spacing": "-2%",
|
||||||
|
"fill_color": "#FFFFFF",
|
||||||
|
"stroke_color": "rgba(0,0,0,0.65)",
|
||||||
|
"stroke_width": "0.8 vmin",
|
||||||
|
"shadow_color": "rgba(0,0,0,0.55)",
|
||||||
|
"shadow_blur": "2.5 vmin",
|
||||||
|
"shadow_y": "0.5 vmin",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "thumb-subheadline-selling_point",
|
||||||
|
"type": "text",
|
||||||
|
"track": 4,
|
||||||
|
"time": 0,
|
||||||
|
"y": "64%",
|
||||||
|
"width": "88%",
|
||||||
|
"height": "9%",
|
||||||
|
"x_alignment": "50%",
|
||||||
|
"y_alignment": "50%",
|
||||||
|
"font_family": "Pretendard",
|
||||||
|
"font_weight": "500",
|
||||||
|
"font_size_maximum": "6 vmin",
|
||||||
|
"letter_spacing": "6%",
|
||||||
|
"line_height": "130%",
|
||||||
|
"fill_color": "#FFFFFF",
|
||||||
|
"stroke_color": "rgba(0,0,0,0.55)",
|
||||||
|
"stroke_width": "0.4 vmin",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "thumb-brand-wordmark",
|
||||||
|
"type": "text",
|
||||||
|
"track": 5,
|
||||||
|
"time": 0,
|
||||||
|
"y": "89%",
|
||||||
|
"width": "75%",
|
||||||
|
"height": "9%",
|
||||||
|
"x_alignment": "50%",
|
||||||
|
"y_alignment": "50%",
|
||||||
|
"font_family": "Pretendard",
|
||||||
|
"font_weight": "900",
|
||||||
|
"font_size_maximum": "7.5 vmin",
|
||||||
|
"letter_spacing": "8%",
|
||||||
|
"line_height": "120%",
|
||||||
|
"fill_color": "#FFFFFF",
|
||||||
|
"stroke_color": "rgba(0,0,0,0.6)",
|
||||||
|
"stroke_width": "0.5 vmin",
|
||||||
|
"shadow_color": "rgba(0,0,0,0.45)",
|
||||||
|
"shadow_blur": "1.5 vmin",
|
||||||
|
"shadow_y": "0.3 vmin",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "thumb-hashtag-primary",
|
||||||
|
"type": "text",
|
||||||
|
"track": 6,
|
||||||
|
"time": 0,
|
||||||
|
"y": "95.5%",
|
||||||
|
"width": "92%",
|
||||||
|
"height": "6%",
|
||||||
|
"x_alignment": "50%",
|
||||||
|
"y_alignment": "50%",
|
||||||
|
"font_family": "Pretendard",
|
||||||
|
"font_weight": "600",
|
||||||
|
"font_size_maximum": "4.2 vmin",
|
||||||
|
"letter_spacing": "4%",
|
||||||
|
"line_height": "120%",
|
||||||
|
"fill_color": "#FFFFFF",
|
||||||
|
"stroke_color": "rgba(0,0,0,0.5)",
|
||||||
|
"stroke_width": "0.3 vmin",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# 영상 첫 화면 썸네일 오버레이 노출 시간(초). 30fps 기준 3프레임 — SNS 첫 프레임
|
||||||
|
# 캡처에는 충분하면서 시청 흐름에는 거의 인지되지 않는 안전 하한선.
|
||||||
|
THUMBNAIL_INTRO_DURATION = 0.1
|
||||||
|
|
||||||
|
# 오버레이가 기존 최상위 트랙(1: 씬, 2: 오디오, 3: 자막, 4: 키워드)과
|
||||||
|
# 렌더 직전 append되는 가사 캡션(track 3~4) 위에 오도록 여유 있게 잡은 트랙 번호.
|
||||||
|
THUMBNAIL_INTRO_TRACK = 9
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _fill_thumbnail_slots(composition: dict, image_url: str, text_modifications: dict[str, str]) -> None:
|
||||||
|
"""썸네일 컴포지션의 이미지/텍스트 슬롯을 in-place로 채웁니다."""
|
||||||
|
for elem in composition["elements"]:
|
||||||
|
name = elem.get("name")
|
||||||
|
if elem["type"] == "image" and name == "thumb-background":
|
||||||
|
elem["source"] = image_url
|
||||||
|
elif elem["type"] == "text" and name in text_modifications:
|
||||||
|
elem["text"] = text_modifications[name]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def build_thumbnail_source(image_url: str, text_modifications: dict[str, str]) -> dict:
|
||||||
|
"""썸네일 렌더용 Creatomate source를 조립합니다.
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
image_url: 배경 이미지 URL
|
||||||
|
text_modifications: make_thumbnail_modification() 반환값 (thumb-* 텍스트 슬롯)
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
1080×1920 정지 이미지 렌더 source 딕셔너리
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
composition = copy.deepcopy(THUMBNAIL_COMPOSITION_V)
|
||||||
|
_fill_thumbnail_slots(composition, image_url, text_modifications)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"width": 1080,
|
||||||
|
"height": 1920,
|
||||||
|
"elements": [composition],
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def build_thumbnail_intro_element(
|
||||||
|
image_url: str,
|
||||||
|
text_modifications: dict[str, str],
|
||||||
|
duration: float = THUMBNAIL_INTRO_DURATION,
|
||||||
|
) -> dict:
|
||||||
|
"""영상 첫 화면(SNS 첫 프레임용)에 얹을 썸네일 오버레이 요소를 조립합니다.
|
||||||
|
|
||||||
|
duration 스케일링(extend_template_duration) 이후, 렌더 요청 직전에
|
||||||
|
final_template["source"]["elements"]에 append해야 노출 시간이 그대로 유지된다.
|
||||||
|
기존 씬·자막·오디오 타이밍은 건드리지 않는 순수 오버레이이다.
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
image_url: 배경 이미지 URL
|
||||||
|
text_modifications: make_thumbnail_modification() 반환값 (thumb-* 텍스트 슬롯)
|
||||||
|
duration: 오버레이 노출 시간(초)
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
time=0, 최상위 트랙에 배치된 composition 요소 딕셔너리
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
composition = copy.deepcopy(THUMBNAIL_COMPOSITION_V)
|
||||||
|
composition["name"] = "thumbnail-intro"
|
||||||
|
composition["track"] = THUMBNAIL_INTRO_TRACK
|
||||||
|
composition["time"] = 0
|
||||||
|
composition["duration"] = duration
|
||||||
|
_fill_thumbnail_slots(composition, image_url, text_modifications)
|
||||||
|
return composition
|
||||||
|
|
@ -1,231 +0,0 @@
|
||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
썸네일 슬롯 한정 픽셀(헤더) 룰 스코어러 — Pillow/numpy 의존성 없이 구현.
|
|
||||||
|
|
||||||
배경 (zzz/ado2-thumbnail-selection 파일럿 대비 축소 이식):
|
|
||||||
기존 태그 매칭(calculate_image_slot_score_multi)은 의미 태그 교집합만 보고
|
|
||||||
실제 화질·프레이밍을 보지 않는다. 파일럿(수원화성, 2026-07-20)에서 검증된
|
|
||||||
6축 스코어러 중 "실질 가치는 최고 컷 찾기보다 명백히 나쁜 컷의 자동 배제"
|
|
||||||
(참고: references/scoring-logic.md)라는 결론에 따라, 하드 리젝트에 직결되는
|
|
||||||
두 축(해상도 업스케일 배율, 종횡비)만 이식한다.
|
|
||||||
|
|
||||||
이 두 축은 실제 픽셀 색상이 필요 없고 원본 가로/세로 픽셀 수만 알면 되므로,
|
|
||||||
이미지를 전체 디코드하지 않고 파일 헤더 몇십 KB만 읽어(HTTP Range) 포맷별
|
|
||||||
고정 위치에서 크기를 파싱한다(JPEG는 SOF 마커 스캔). Pillow의 픽셀 디코드가
|
|
||||||
없으므로 서버(Standard_B2als_v2, 2 vCPU 버스터블) CPU 부담이 사실상 0에
|
|
||||||
가깝다.
|
|
||||||
|
|
||||||
텍스트 안전영역 밀도·명암 대비(원 스코어러의 safe_area/contrast 축)는 실제
|
|
||||||
픽셀 값이 있어야 계산되는 축이라 이 방식으로는 커버하지 못한다 — 의도적으로
|
|
||||||
범위 밖으로 남겨둔 트레이드오프.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
from __future__ import annotations
|
|
||||||
|
|
||||||
import asyncio
|
|
||||||
import struct
|
|
||||||
|
|
||||||
import httpx
|
|
||||||
|
|
||||||
from app.utils.logger import get_logger
|
|
||||||
|
|
||||||
logger = get_logger("thumbnail_fitness")
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 커버 스펙 (thumbnail-composition 렌더 기준) ──────────────────────────
|
|
||||||
TARGET_H = 1920 # 9:16 출력 캔버스 기준 세로 px
|
|
||||||
_CROP_RATIO = 9 / 16 # tight_crop(fit=cover) 목표 종횡비
|
|
||||||
|
|
||||||
REJECT_UPSCALE = 2.5 # 9:16 크롭 후 업스케일 배율 초과 → 배제 (OG 1200×630 ≈ 3.05배)
|
|
||||||
REJECT_ASPECT = 2.2 # 원본 종횡비(w/h) 초과 극단 가로형 → 배제
|
|
||||||
|
|
||||||
_RANGE_BYTES = 131072 # 헤더만 읽기 위한 최대 다운로드 크기 (128KB, SOF 스캔 여유분)
|
|
||||||
_DOWNLOAD_TIMEOUT = 8.0
|
|
||||||
_DEFAULT_CONCURRENCY = 4 # 헤더만 받으므로 CPU 부담 없음 — I/O 대기 기준으로 넉넉히
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 포맷별 헤더 파싱 (순수 struct, 전체 디코드 없음) ──────────────────────
|
|
||||||
def parse_image_size(data: bytes) -> tuple[int, int] | None:
|
|
||||||
"""이미지 바이트(파일 앞부분)에서 원본 (width, height)를 추출합니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
지원: JPEG(SOF 마커 스캔), PNG(IHDR), GIF(고정 오프셋), WebP(VP8X/VP8L).
|
|
||||||
단순 손실 WebP(VP8)는 비트 단위 파싱이 필요해 범위 밖 — 실패 시 None
|
|
||||||
(호출자가 중립 처리, 배제하지 않음).
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
if len(data) < 12:
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
if data[:2] == b"\xff\xd8":
|
|
||||||
return _parse_jpeg_size(data)
|
|
||||||
if data[:8] == b"\x89PNG\r\n\x1a\n":
|
|
||||||
return _parse_png_size(data)
|
|
||||||
if data[:6] in (b"GIF87a", b"GIF89a"):
|
|
||||||
return _parse_gif_size(data)
|
|
||||||
if data[:4] == b"RIFF" and data[8:12] == b"WEBP":
|
|
||||||
return _parse_webp_size(data)
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def _parse_png_size(data: bytes) -> tuple[int, int] | None:
|
|
||||||
if len(data) < 24:
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
width, height = struct.unpack(">II", data[16:24])
|
|
||||||
return width, height
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def _parse_gif_size(data: bytes) -> tuple[int, int] | None:
|
|
||||||
if len(data) < 10:
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
width, height = struct.unpack("<HH", data[6:10])
|
|
||||||
return width, height
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
_JPEG_SOF_MARKERS = {
|
|
||||||
0xC0, 0xC1, 0xC2, 0xC3, 0xC5, 0xC6, 0xC7,
|
|
||||||
0xC9, 0xCA, 0xCB, 0xCD, 0xCE, 0xCF,
|
|
||||||
}
|
|
||||||
_JPEG_NO_LENGTH_MARKERS = {0xD8, 0xD9, 0x01} | set(range(0xD0, 0xD8)) # SOI/EOI/RST0-7/TEM
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def _parse_jpeg_size(data: bytes) -> tuple[int, int] | None:
|
|
||||||
n = len(data)
|
|
||||||
pos = 2 # SOI(0xFFD8) 이후부터 마커 스캔
|
|
||||||
while pos < n:
|
|
||||||
if data[pos] != 0xFF:
|
|
||||||
pos += 1
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
# 0xFF 뒤 연속된 fill byte(0xFF) 스킵 후 실제 마커 바이트 탐색
|
|
||||||
marker_pos = pos
|
|
||||||
while marker_pos < n and data[marker_pos] == 0xFF:
|
|
||||||
marker_pos += 1
|
|
||||||
if marker_pos >= n:
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
marker = data[marker_pos]
|
|
||||||
pos = marker_pos + 1
|
|
||||||
if marker in _JPEG_NO_LENGTH_MARKERS:
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
if pos + 2 > n:
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
seg_len = struct.unpack(">H", data[pos:pos + 2])[0]
|
|
||||||
if marker in _JPEG_SOF_MARKERS:
|
|
||||||
if pos + 7 > n:
|
|
||||||
return None # SOF가 헤더 범위 밖에 있음 — 파싱 실패(중립 처리)
|
|
||||||
height, width = struct.unpack(">HH", data[pos + 3:pos + 7])
|
|
||||||
return width, height
|
|
||||||
pos += seg_len
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def _parse_webp_size(data: bytes) -> tuple[int, int] | None:
|
|
||||||
if len(data) < 30:
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
fourcc = data[12:16]
|
|
||||||
if fourcc == b"VP8X":
|
|
||||||
width = 1 + (data[24] | (data[25] << 8) | (data[26] << 16))
|
|
||||||
height = 1 + (data[27] | (data[28] << 8) | (data[29] << 16))
|
|
||||||
return width, height
|
|
||||||
if fourcc == b"VP8L":
|
|
||||||
if len(data) < 25 or data[20] != 0x2F:
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
b0, b1, b2, b3 = data[21:25]
|
|
||||||
bits = b0 | (b1 << 8) | (b2 << 16) | (b3 << 24)
|
|
||||||
width = (bits & 0x3FFF) + 1
|
|
||||||
height = ((bits >> 14) & 0x3FFF) + 1
|
|
||||||
return width, height
|
|
||||||
# 단순 손실 WebP(VP8) — 비트 단위 파싱 범위 밖, 중립 처리
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 점수화 (실제 픽셀 없이 w,h만으로 산출) ─────────────────────────────
|
|
||||||
def score_pixel_fitness(width: int, height: int) -> dict:
|
|
||||||
"""해상도(업스케일 배율)·종횡비만으로 썸네일 적합도를 판정합니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
Returns:
|
|
||||||
{"score": 0.0~1.0 (배율, 태그 점수에 곱해 쓴다), "reject": str}
|
|
||||||
reject가 비어있지 않으면 하드 배제 대상.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
if width <= 0 or height <= 0:
|
|
||||||
return {"score": 0.0, "reject": "invalid_dimensions"}
|
|
||||||
|
|
||||||
ratio = width / height
|
|
||||||
if ratio > REJECT_ASPECT:
|
|
||||||
return {"score": 0.0, "reject": f"극단 가로형({ratio:.2f}:1)"}
|
|
||||||
|
|
||||||
cropped_h = height if ratio > _CROP_RATIO else int(width / _CROP_RATIO)
|
|
||||||
if cropped_h <= 0:
|
|
||||||
return {"score": 0.0, "reject": "invalid_dimensions"}
|
|
||||||
|
|
||||||
upscale = TARGET_H / cropped_h
|
|
||||||
if upscale > REJECT_UPSCALE:
|
|
||||||
return {"score": 0.0, "reject": f"저해상도(업스케일 {upscale:.2f}x)"}
|
|
||||||
|
|
||||||
soft_score = 1.0 if upscale <= 1.0 else max(0.0, 1.0 - (upscale - 1.0) / 2.0)
|
|
||||||
return {"score": round(soft_score, 4), "reject": ""}
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 네트워크: 헤더 바이트만 받기 (HTTP Range, 미지원 서버도 조기 종료로 방어) ──
|
|
||||||
async def _fetch_header_bytes(
|
|
||||||
client: httpx.AsyncClient, url: str, max_bytes: int = _RANGE_BYTES, timeout: float = _DOWNLOAD_TIMEOUT
|
|
||||||
) -> bytes | None:
|
|
||||||
"""이미지 URL에서 앞부분 max_bytes만 받아옵니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
Range 헤더를 무시하고 전체를 돌려주는 서버가 있어도, 스트리밍을 max_bytes
|
|
||||||
수신 즉시 중단해 실제 다운로드량을 상한선 이내로 강제한다.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
async with client.stream(
|
|
||||||
"GET", url, headers={"Range": f"bytes=0-{max_bytes - 1}"}, timeout=timeout
|
|
||||||
) as response:
|
|
||||||
if response.status_code not in (200, 206):
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
buf = bytearray()
|
|
||||||
async for chunk in response.aiter_bytes():
|
|
||||||
buf.extend(chunk)
|
|
||||||
if len(buf) >= max_bytes:
|
|
||||||
break
|
|
||||||
return bytes(buf[:max_bytes])
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
logger.warning(f"[thumbnail_fitness] 헤더 다운로드 실패: {url} - {e}")
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
async def score_pool_thumbnail_fitness(
|
|
||||||
pool: list[dict],
|
|
||||||
client: httpx.AsyncClient,
|
|
||||||
concurrency: int = _DEFAULT_CONCURRENCY,
|
|
||||||
total_timeout: float = 20.0,
|
|
||||||
) -> dict[str, dict]:
|
|
||||||
"""이미지 풀(URL 중복 제거)의 썸네일 픽셀 적합도를 병렬로 계산합니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
다운로드/파싱 실패 항목은 결과 dict에서 아예 빠진다 — 호출자가 "데이터
|
|
||||||
없음 = 판정 보류(중립)"로 처리하도록 유도(하드 배제로 오판하지 않기 위함).
|
|
||||||
전체 배치에 total_timeout 상한을 걸어, 네트워크 불량 시 이 부가 기능이
|
|
||||||
영상 생성 사전 준비 전체를 지연시키지 않도록 한다(초과 시 빈 dict).
|
|
||||||
|
|
||||||
Returns:
|
|
||||||
{image_url: {"score": float, "reject": str}} — 성공한 URL만 포함.
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
semaphore = asyncio.Semaphore(concurrency)
|
|
||||||
urls = list({item["image_url"] for item in pool if item.get("image_url")})
|
|
||||||
|
|
||||||
async def _score_one(url: str) -> tuple[str, dict | None]:
|
|
||||||
async with semaphore:
|
|
||||||
header = await _fetch_header_bytes(client, url)
|
|
||||||
if header is None:
|
|
||||||
return url, None
|
|
||||||
size = parse_image_size(header)
|
|
||||||
if size is None:
|
|
||||||
logger.warning(f"[thumbnail_fitness] 이미지 크기 파싱 실패(포맷 미지원/헤더 부족): {url}")
|
|
||||||
return url, None
|
|
||||||
width, height = size
|
|
||||||
return url, score_pixel_fitness(width, height)
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
results = await asyncio.wait_for(
|
|
||||||
asyncio.gather(*[_score_one(u) for u in urls]),
|
|
||||||
timeout=total_timeout,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
except asyncio.TimeoutError:
|
|
||||||
logger.warning(
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||||||
f"[thumbnail_fitness] 전체 스코어링 타임아웃({total_timeout}s, urls={len(urls)}) — "
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|
||||||
"픽셀 적합도 없이(태그 점수만) 진행"
|
|
||||||
)
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||||||
return {}
|
|
||||||
return {url: fitness for url, fitness in results if fitness is not None}
|
|
||||||
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@ -1,110 +0,0 @@
|
||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
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||||||
"""
|
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||||||
썸네일 최종 선택 — 규칙/픽셀로 압축한 top-N 후보 중 비전 LLM이 1개 선택 (Phase 2).
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||||||
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||||||
배경 (하이브리드 설계):
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||||||
규칙(태그 매칭) + 픽셀 헤더 필터로 썸네일 후보를 소수(top-3)로 압축한 뒤,
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||||||
그 소수 중 최종 1컷만 비전 LLM이 이미지를 실제로 보고 고른다. 선택지가
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||||||
"1슬롯 × 3후보"로 갇혀 있어 전면 LLM 배정의 위험(제약 위반·중복 배정·큰
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||||||
블라스트 반경)이 없고, 실패 시 규칙 1위로 폴백한다.
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||||||
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||||||
이 단계의 실질 가치: Pillow를 쓰지 않아 포기했던 지각적 축을 비전으로 되찾음.
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||||||
- 이미지 속 글자/간판/워터마크가 커버 텍스트 4슬롯과 겹치는지
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||||||
- 중앙 9:16 크롭 후 주제가 잘리거나 어중간해지는지
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|
||||||
- 업종 대표성·클릭 유인
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||||||
"""
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||||||
from __future__ import annotations
|
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||||||
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||||||
import asyncio
|
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||||||
|
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||||||
from pydantic import BaseModel, Field
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||||||
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||||||
from app.utils.logger import get_logger
|
|
||||||
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
|
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||||||
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||||||
logger = get_logger("thumbnail_vision")
|
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||||||
|
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||||||
# 비전 판정 모델·타임아웃 — 부가 기능이므로 실패해도 규칙 폴백, 파이프라인은 진행
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||||||
_VISION_MODEL = "gpt-5-mini"
|
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||||||
_VISION_TIMEOUT = 20.0
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||||||
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||||||
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||||||
class ThumbnailPickOutput(BaseModel):
|
|
||||||
"""비전 LLM의 썸네일 선택 출력."""
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||||||
choice_index: int = Field(..., description="선택한 이미지의 0-기반 인덱스 (첨부 이미지 순서와 동일)")
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||||||
reason: str = Field(..., description="선택 근거 한 줄 (텍스트 충돌/크롭 구도/대표성 관점)")
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||||||
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||||||
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||||||
def _build_prompt(candidate_count: int, industry: str, business_name: str) -> str:
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||||||
return f"""당신은 숏폼 광고 영상의 **썸네일(커버) 배경 이미지**를 고르는 전문가입니다.
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||||||
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||||||
첨부된 {candidate_count}장의 이미지는 이미 태그·화질 필터를 통과한 후보들입니다.
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||||||
이 중 커버로 가장 적합한 **1장**을 골라 0-기반 인덱스로 반환하세요.
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||||||
(첫 번째 이미지 = 0, 두 번째 = 1, ...)
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||||||
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||||||
업체 정보: {business_name} ({industry} 업종)
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||||||
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||||||
썸네일 위에는 아래 4개의 텍스트가 흰 글자로 얹힙니다:
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||||||
- 상단(약 8% 높이): 카테고리 뱃지
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||||||
- 중앙(약 50%): 업체명 (큰 글자)
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||||||
- 중앙 하단(약 62%): 지역
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||||||
- 최하단(약 94%): 해시태그
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||||||
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||||||
선택 기준 (중요도 순):
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||||||
0. **업종 대표성·클릭 유인**: 한눈에 어떤 곳인지 전달되고 매력적일 것
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||||||
1. **텍스트 충돌 회피**: 이미지 속 간판·안내판 글자·워터마크가 위 텍스트 영역과 겹치지 않을 것
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||||||
2. **크롭 후 구도**: 세로 9:16 중앙 크롭 시 핵심 주제가 잘리지 않고 살아있을 것
|
|
||||||
3. **가독성**: 텍스트가 얹히는 영역(상/중/하단)이 너무 밝거나 복잡하지 않아 흰 글자가 잘 보일 것
|
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||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
async def pick_thumbnail_by_vision(
|
|
||||||
candidates: list[dict],
|
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||||||
industry: str,
|
|
||||||
business_name: str,
|
|
||||||
) -> dict | None:
|
|
||||||
"""후보 이미지 중 비전 LLM이 최종 1컷을 선택합니다.
|
|
||||||
|
|
||||||
Args:
|
|
||||||
candidates: [{"image_url": str, "image_tag": dict}, ...] — 규칙/픽셀로
|
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||||||
압축한 top-N 후보 (점수 내림차순, 즉 index 0이 규칙 1위).
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|
||||||
|
|
||||||
Returns:
|
|
||||||
선택된 candidate dict. 후보가 1개 이하이거나 호출 실패/타임아웃/무효
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|
||||||
인덱스면 None (호출자가 규칙 1위 폴백).
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
if len(candidates) < 2:
|
|
||||||
# 선택할 게 없음 — 규칙 1위(있으면)로 폴백
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|
||||||
return None
|
|
||||||
|
|
||||||
urls = [c["image_url"] for c in candidates]
|
|
||||||
prompt = _build_prompt(len(candidates), industry, business_name)
|
|
||||||
chatgpt = ChatgptService(model_type="gpt", timeout=_VISION_TIMEOUT)
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
result: ThumbnailPickOutput = await asyncio.wait_for(
|
|
||||||
chatgpt.generate_structured_output_multi_image(
|
|
||||||
prompt_text=prompt,
|
|
||||||
output_format=ThumbnailPickOutput,
|
|
||||||
model=_VISION_MODEL,
|
|
||||||
img_urls=urls,
|
|
||||||
),
|
|
||||||
timeout=_VISION_TIMEOUT,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
logger.warning(f"[thumbnail_vision] 비전 선택 실패 — 규칙 폴백: {e}")
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
|
|
||||||
idx = result.choice_index
|
|
||||||
if not (0 <= idx < len(candidates)):
|
|
||||||
logger.warning(
|
|
||||||
f"[thumbnail_vision] 무효 인덱스({idx}, 후보 {len(candidates)}개) — 규칙 폴백"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
return None
|
|
||||||
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"[thumbnail_vision] 비전 선택 — index={idx}"
|
|
||||||
f"{' (규칙 1위와 동일)' if idx == 0 else ' (규칙 1위 아님)'}, "
|
|
||||||
f"url={candidates[idx]['image_url']}, reason={result.reason}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
return candidates[idx]
|
|
||||||
|
|
@ -31,7 +31,10 @@ from app.home.api.routers.v1.home import _extract_region_from_address
|
||||||
from app.utils.address_parser import SIDO_CITIES, SIDO_SEARCH_ALIASES
|
from app.utils.address_parser import SIDO_CITIES, SIDO_SEARCH_ALIASES
|
||||||
from app.lyric.models import Lyric
|
from app.lyric.models import Lyric
|
||||||
from app.song.models import Song, SongTimestamp
|
from app.song.models import Song, SongTimestamp
|
||||||
from app.utils.creatomate import CreatomateService, LANGUAGE_FONT_MAP
|
from app.utils.creatomate import CreatomateService
|
||||||
|
# 썸네일 인트로 오버레이 잠정 비활성화 — 재활성화 시 주석 해제 (generate_video 내 블록 참조)
|
||||||
|
# from app.utils.thumbnail import build_thumbnail_intro_element
|
||||||
|
# from app.video.services.video import get_image_tags_by_task_id
|
||||||
|
|
||||||
from app.comment.models import Comment
|
from app.comment.models import Comment
|
||||||
from app.database.like_cache import (
|
from app.database.like_cache import (
|
||||||
|
|
@ -57,6 +60,7 @@ from app.video.schemas.video_schema import (
|
||||||
VideoRenderData,
|
VideoRenderData,
|
||||||
VideoThumbnailItem,
|
VideoThumbnailItem,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
from app.video.worker.thumbnail_task import generate_thumbnail_background
|
||||||
from app.video.worker.video_task import download_and_upload_video_to_blob
|
from app.video.worker.video_task import download_and_upload_video_to_blob
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -125,6 +129,7 @@ curl -X GET "http://localhost:8000/video/generate/0694b716-dbff-7219-8000-d08cb5
|
||||||
)
|
)
|
||||||
async def generate_video(
|
async def generate_video(
|
||||||
task_id: str,
|
task_id: str,
|
||||||
|
background_tasks: BackgroundTasks,
|
||||||
orientation: Literal["horizontal", "vertical"] = Query(
|
orientation: Literal["horizontal", "vertical"] = Query(
|
||||||
default="vertical",
|
default="vertical",
|
||||||
description="영상 방향 (horizontal: 가로형, vertical: 세로형)",
|
description="영상 방향 (horizontal: 가로형, vertical: 세로형)",
|
||||||
|
|
@ -192,7 +197,6 @@ async def generate_video(
|
||||||
brand_name = project.store_name
|
brand_name = project.store_name
|
||||||
region = project.region
|
region = project.region
|
||||||
industry = project.industry
|
industry = project.industry
|
||||||
output_language = project.language or "Korean"
|
|
||||||
|
|
||||||
# MarketingIntel 조회
|
# MarketingIntel 조회
|
||||||
marketing_result = await session.execute(
|
marketing_result = await session.execute(
|
||||||
|
|
@ -222,6 +226,25 @@ async def generate_video(
|
||||||
category_definition = marketing_intelligence.intel_result["market_positioning"]["category_definition"]
|
category_definition = marketing_intelligence.intel_result["market_positioning"]["category_definition"]
|
||||||
target_keywords = marketing_intelligence.intel_result["target_keywords"]
|
target_keywords = marketing_intelligence.intel_result["target_keywords"]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 썸네일 헤드라인(thumb-headline-hook_claim-aspirational)용 문구 추출.
|
||||||
|
# 1순위: 마케팅 분석 시 LLM이 5~15자로 축약 생성한 hook_headline (신규 데이터)
|
||||||
|
# 폴백: hook_headline이 없는 구 데이터는 concept 셀링포인트 → core_value →
|
||||||
|
# 최고점 셀링포인트 순으로 추출 (make_thumbnail_modification에서 15자 절단 안전망 적용)
|
||||||
|
brand_concept = marketing_intelligence.intel_result.get("hook_headline", "") or ""
|
||||||
|
selling_points = marketing_intelligence.intel_result["selling_points"]
|
||||||
|
if not brand_concept:
|
||||||
|
for sp in selling_points:
|
||||||
|
if "concept" in sp["english_category"].lower():
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||||||
|
brand_concept = sp["description"]
|
||||||
|
break
|
||||||
|
if not brand_concept:
|
||||||
|
brand_concept = marketing_intelligence.intel_result["market_positioning"].get("core_value", "")
|
||||||
|
if brand_concept:
|
||||||
|
logger.info(f"[generate_video] brand_concept 폴백(core_value) 사용 - task_id: {task_id}")
|
||||||
|
if not brand_concept and selling_points:
|
||||||
|
brand_concept = max(selling_points, key=lambda sp: sp.get("score", 0))["description"]
|
||||||
|
logger.info(f"[generate_video] brand_concept 폴백(최고점 셀링포인트) 사용 - task_id: {task_id}")
|
||||||
|
|
||||||
# Lyric 조회
|
# Lyric 조회
|
||||||
lyric_result = await session.execute(
|
lyric_result = await session.execute(
|
||||||
select(Lyric)
|
select(Lyric)
|
||||||
|
|
@ -332,6 +355,19 @@ async def generate_video(
|
||||||
)
|
)
|
||||||
# 세션이 여기서 자동으로 닫힘 (async with 블록 종료)
|
# 세션이 여기서 자동으로 닫힘 (async with 블록 종료)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 썸네일 백그라운드 생성 (세로형만, 응답 비차단) — 실패해도 영상 생성에 영향 없음
|
||||||
|
background_tasks.add_task(
|
||||||
|
generate_thumbnail_background,
|
||||||
|
video_id=video_id,
|
||||||
|
task_id=task_id,
|
||||||
|
orientation=orientation,
|
||||||
|
brand_name=brand_name,
|
||||||
|
region=region,
|
||||||
|
brand_concept=brand_concept,
|
||||||
|
category_definition=category_definition,
|
||||||
|
target_keywords=target_keywords,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
except HTTPException:
|
except HTTPException:
|
||||||
raise
|
raise
|
||||||
except Exception as e:
|
except Exception as e:
|
||||||
|
|
@ -356,6 +392,7 @@ async def generate_video(
|
||||||
creatomate_service = CreatomateService(
|
creatomate_service = CreatomateService(
|
||||||
orientation=orientation,
|
orientation=orientation,
|
||||||
industry=industry,
|
industry=industry,
|
||||||
|
project_id=project_id,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
logger.debug(
|
logger.debug(
|
||||||
f"[generate_video] Using template_id: {creatomate_service.template_id}, (song duration: {song_duration})"
|
f"[generate_video] Using template_id: {creatomate_service.template_id}, (song duration: {song_duration})"
|
||||||
|
|
@ -383,22 +420,15 @@ async def generate_video(
|
||||||
|
|
||||||
modifications.update(subtitle_modifications)
|
modifications.update(subtitle_modifications)
|
||||||
|
|
||||||
# 썸네일 텍스트: 사전 자막 생성(LLM, 다국어) 결과에 thumb-* 슬롯이 포함되면
|
# revert thumbnail scene
|
||||||
# 그대로 사용한다. 과거 파이프라인 산출물(subtitle에 thumb-* 없음)은
|
thumbnail_modifications = creatomate_service.make_thumbnail_modification(
|
||||||
# 기존 팩트값 조립(한국어)으로 폴백.
|
|
||||||
thumbnail_fallback = creatomate_service.make_thumbnail_modification(
|
|
||||||
brand_name =brand_name,
|
brand_name =brand_name,
|
||||||
region = region,
|
region = region,
|
||||||
|
brand_concept = brand_concept,
|
||||||
category_definition= category_definition,
|
category_definition= category_definition,
|
||||||
target_keywords=target_keywords,
|
target_keywords=target_keywords)
|
||||||
detail_region_info=store_address)
|
|
||||||
|
|
||||||
for slot_name, fallback_value in thumbnail_fallback.items():
|
modifications.update(thumbnail_modifications)
|
||||||
if not modifications.get(slot_name):
|
|
||||||
modifications[slot_name] = fallback_value
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"[generate_video] thumbnail slot fallback(factual) 적용: {slot_name} - task_id: {task_id}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 6-3. elements 수정
|
# 6-3. elements 수정
|
||||||
new_elements = creatomate_service.modify_element(
|
new_elements = creatomate_service.modify_element(
|
||||||
|
|
@ -423,8 +453,12 @@ async def generate_video(
|
||||||
for i, ts in enumerate(song_timestamp_list):
|
for i, ts in enumerate(song_timestamp_list):
|
||||||
logger.debug(f"[generate_video] timestamp[{i}]: lyric_line={ts.lyric_line}, start_time={ts.start_time}, end_time={ts.end_time}")
|
logger.debug(f"[generate_video] timestamp[{i}]: lyric_line={ts.lyric_line}, start_time={ts.start_time}, end_time={ts.end_time}")
|
||||||
|
|
||||||
# 가사 자막 폰트: CJK/태국어는 글리프 지원 폰트로, 그 외는 Noto Sans
|
match lyric_language:
|
||||||
lyric_font = LANGUAGE_FONT_MAP.get(lyric_language, "Noto Sans")
|
case "English" :
|
||||||
|
lyric_font = "Noto Sans"
|
||||||
|
# lyric_font = "Pretendard" # 없어요
|
||||||
|
case _ :
|
||||||
|
lyric_font = "Noto Sans"
|
||||||
|
|
||||||
# LYRIC AUTO 결정부
|
# LYRIC AUTO 결정부
|
||||||
if (creatomate_settings.LYRIC_SUBTITLE):
|
if (creatomate_settings.LYRIC_SUBTITLE):
|
||||||
|
|
@ -445,13 +479,23 @@ async def generate_video(
|
||||||
final_template["source"]["elements"].append(caption)
|
final_template["source"]["elements"].append(caption)
|
||||||
# END - LYRIC AUTO 결정부
|
# END - LYRIC AUTO 결정부
|
||||||
|
|
||||||
# 언어별 폰트 교체: 템플릿 기본 폰트는 한글·라틴 전용이라 CJK/태국어는
|
# 썸네일 인트로 오버레이 (세로형만) — SNS 첫 프레임용 0.1초 정지 화면.
|
||||||
# 지원 폰트로 전체 텍스트(자막·키워드·썸네일·가사 캡션 포함)를 교체한다.
|
# duration 스케일링·자막 append 이후에 붙여야 노출 시간이 유지되며,
|
||||||
# 가사 캡션 append 이후에 실행해야 캡션까지 커버된다.
|
# 실패해도 영상 생성 자체에는 영향을 주지 않는다.
|
||||||
final_template = creatomate_service.apply_language_font(
|
# NOTE: 잠정 비활성화 — 재활성화 시 아래 블록과 상단 import 주석 해제
|
||||||
final_template, output_language
|
# if orientation == "vertical":
|
||||||
)
|
# try:
|
||||||
|
# taged_image_list = await get_image_tags_by_task_id(task_id)
|
||||||
|
# thumb_image_url = creatomate_service.select_thumbnail_image(taged_image_list)
|
||||||
|
# if thumb_image_url:
|
||||||
|
# final_template["source"]["elements"].append(
|
||||||
|
# build_thumbnail_intro_element(thumb_image_url, thumbnail_modifications)
|
||||||
|
# )
|
||||||
|
# logger.info(f"[generate_video] Thumbnail intro overlay added - task_id: {task_id}")
|
||||||
|
# else:
|
||||||
|
# logger.warning(f"[generate_video] 썸네일 인트로 배경 이미지 없음 — skip - task_id: {task_id}")
|
||||||
|
# except Exception as e:
|
||||||
|
# logger.warning(f"[generate_video] 썸네일 인트로 추가 실패(무시) - task_id: {task_id}, error: {e}")
|
||||||
# logger.debug(
|
# logger.debug(
|
||||||
# f"[generate_video] final_template: {json.dumps(final_template, indent=2, ensure_ascii=False)}"
|
# f"[generate_video] final_template: {json.dumps(final_template, indent=2, ensure_ascii=False)}"
|
||||||
# )
|
# )
|
||||||
|
|
@ -984,6 +1028,7 @@ async def get_all_videos(
|
||||||
video_id=v.id,
|
video_id=v.id,
|
||||||
store_name=p.store_name,
|
store_name=p.store_name,
|
||||||
result_movie_url=v.result_movie_url,
|
result_movie_url=v.result_movie_url,
|
||||||
|
thumbnail_url=v.video_thumbnail_url,
|
||||||
created_at=v.created_at,
|
created_at=v.created_at,
|
||||||
like_count=like_count_map.get(v.id) or 0,
|
like_count=like_count_map.get(v.id) or 0,
|
||||||
is_liked_by_me=liked_map.get(v.id, False),
|
is_liked_by_me=liked_map.get(v.id, False),
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -106,6 +106,12 @@ class Video(Base):
|
||||||
comment="생성된 영상 URL",
|
comment="생성된 영상 URL",
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
video_thumbnail_url: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
|
||||||
|
String(2048),
|
||||||
|
nullable=True,
|
||||||
|
comment="영상 생성 시 백그라운드로 렌더된 썸네일 이미지 URL (실패/미생성 시 NULL)",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
is_deleted: Mapped[bool] = mapped_column(
|
is_deleted: Mapped[bool] = mapped_column(
|
||||||
Boolean,
|
Boolean,
|
||||||
nullable=False,
|
nullable=False,
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -157,6 +157,7 @@ class VideoListItem(BaseModel):
|
||||||
region: Optional[str] = Field(None, description="지역명")
|
region: Optional[str] = Field(None, description="지역명")
|
||||||
task_id: str = Field(..., description="작업 고유 식별자")
|
task_id: str = Field(..., description="작업 고유 식별자")
|
||||||
result_movie_url: Optional[str] = Field(None, description="영상 결과 URL")
|
result_movie_url: Optional[str] = Field(None, description="영상 결과 URL")
|
||||||
|
thumbnail_url: Optional[str] = Field(None, description="백그라운드 렌더된 썸네일 이미지 URL (세로형만, 실패/미생성 시 null)")
|
||||||
created_at: Optional[datetime] = Field(None, description="생성 일시")
|
created_at: Optional[datetime] = Field(None, description="생성 일시")
|
||||||
like_count: int = Field(0, description="좋아요 수")
|
like_count: int = Field(0, description="좋아요 수")
|
||||||
comment_count: int = Field(0, description="댓글 수 (대댓글 포함)")
|
comment_count: int = Field(0, description="댓글 수 (대댓글 포함)")
|
||||||
|
|
@ -171,7 +172,8 @@ class VideoThumbnailItem(BaseModel):
|
||||||
|
|
||||||
video_id: int = Field(..., description="영상 고유 ID (상세 페이지 라우팅 키)")
|
video_id: int = Field(..., description="영상 고유 ID (상세 페이지 라우팅 키)")
|
||||||
store_name: str = Field(..., description="업체명")
|
store_name: str = Field(..., description="업체명")
|
||||||
result_movie_url: str = Field(..., description="영상 URL — 프론트에서 <video> 태그 첫 프레임을 썸네일로 사용")
|
result_movie_url: str = Field(..., description="영상 URL — thumbnail_url 없을 때 프론트에서 <video> 태그 첫 프레임을 썸네일로 사용")
|
||||||
|
thumbnail_url: Optional[str] = Field(None, description="백그라운드 렌더된 썸네일 이미지 URL (세로형만, 실패/미생성 시 null)")
|
||||||
created_at: datetime = Field(..., description="생성 일시")
|
created_at: datetime = Field(..., description="생성 일시")
|
||||||
like_count: int = Field(..., description="좋아요 수")
|
like_count: int = Field(..., description="좋아요 수")
|
||||||
is_liked_by_me: bool = Field(..., description="현재 로그인 사용자가 좋아요를 눌렀는지 (비로그인은 항상 false)")
|
is_liked_by_me: bool = Field(..., description="현재 로그인 사용자가 좋아요를 눌렀는지 (비로그인은 항상 false)")
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -857,16 +857,6 @@ async def get_image_tags_by_task_id(task_id: str) -> list[dict]:
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||||||
# print(stmt.compile(dialect=mysql.dialect(), compile_kwargs={"literal_binds": True}))
|
# print(stmt.compile(dialect=mysql.dialect(), compile_kwargs={"literal_binds": True}))
|
||||||
rows = (await session.execute(stmt)).all()
|
rows = (await session.execute(stmt)).all()
|
||||||
# print("rows", rows)
|
# print("rows", rows)
|
||||||
# img_tag가 JSON 리터럴 null로 저장된 행(태깅 실패 잔재)은 SQL IS NOT NULL 필터를
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# print(rows)
|
||||||
# 통과하므로 파이썬 레벨에서 한 번 더 걸러낸다.
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# print("image" , [{"image_url": row.img_url, "image_tag": row.img_tag} for row in rows])
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||||||
null_tag_urls = [row.img_url for row in rows if row.img_tag is None]
|
return [{"image_url": row.img_url, "image_tag": row.img_tag} for row in rows]
|
||||||
if null_tag_urls:
|
|
||||||
logger.warning(
|
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||||||
f"[get_image_tags_by_task_id] img_tag가 null인 이미지 {len(null_tag_urls)}개 제외 "
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||||||
f"- task_id: {task_id}, urls: {null_tag_urls}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
return [
|
|
||||||
{"image_url": row.img_url, "image_tag": row.img_tag}
|
|
||||||
for row in rows
|
|
||||||
if row.img_tag is not None
|
|
||||||
]
|
|
||||||
|
|
@ -9,15 +9,11 @@ from sqlalchemy import select
|
||||||
from app.database.session import BackgroundSessionLocal
|
from app.database.session import BackgroundSessionLocal
|
||||||
from app.home.models import Project, MarketingIntel
|
from app.home.models import Project, MarketingIntel
|
||||||
from app.utils.subtitles import SubtitleContentsGenerator
|
from app.utils.subtitles import SubtitleContentsGenerator
|
||||||
from app.utils import thumbnail_fitness
|
|
||||||
from app.utils.thumbnail_vision import pick_thumbnail_by_vision
|
|
||||||
from app.utils.creatomate import (
|
from app.utils.creatomate import (
|
||||||
CreatomateService,
|
CreatomateService,
|
||||||
SCENE_TRACK,
|
SCENE_TRACK,
|
||||||
SUBTITLE_TRACK,
|
SUBTITLE_TRACK,
|
||||||
KEYWORD_TRACK,
|
KEYWORD_TRACK,
|
||||||
THUMBNAIL_SLOT_MARKER,
|
|
||||||
get_shared_client,
|
|
||||||
)
|
)
|
||||||
from app.utils.logger import get_logger
|
from app.utils.logger import get_logger
|
||||||
from app.video.services.video import get_image_tags_by_task_id
|
from app.video.services.video import get_image_tags_by_task_id
|
||||||
|
|
@ -101,65 +97,12 @@ async def generate_creative_assets_background(
|
||||||
f"duplicate={duplicate} - task_id: {task_id}"
|
f"duplicate={duplicate} - task_id: {task_id}"
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
# 썸네일 슬롯(-9999)이 있는 템플릿이면 픽셀(헤더) 적합도 사전 계산.
|
|
||||||
# 헤더 바이트만 받아 크기를 파싱하므로 CPU 부담 없음 — 실패/타임아웃 시
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||||||
# 빈 dict로 진행(태그 점수만 사용, 배정 자체는 막지 않음).
|
|
||||||
thumbnail_fitness_map: dict = {}
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||||||
has_thumbnail_slot = any(
|
|
||||||
elem_type == "image" and name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)
|
|
||||||
for name, elem_type in creatomate_service.parse_template_component_name(
|
|
||||||
template["source"]["elements"]
|
|
||||||
).items()
|
|
||||||
)
|
|
||||||
if has_thumbnail_slot and taged_image_list:
|
|
||||||
client = await get_shared_client()
|
|
||||||
thumbnail_fitness_map = await thumbnail_fitness.score_pool_thumbnail_fitness(
|
|
||||||
taged_image_list, client
|
|
||||||
)
|
|
||||||
rejected = {
|
|
||||||
url: fit["reject"]
|
|
||||||
for url, fit in thumbnail_fitness_map.items()
|
|
||||||
if fit["reject"]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"[generate_creative_assets_background] thumbnail fitness — "
|
|
||||||
f"scored={len(thumbnail_fitness_map)}/{len(taged_image_list)}, "
|
|
||||||
f"rejected={len(rejected)} {rejected if rejected else ''} - task_id: {task_id}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── Step 1-b: 썸네일 최종 선택 (비전 LLM, Phase 2) ──────────────
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||||||
# 규칙+픽셀로 압축한 top-3 후보를 비전 LLM이 실제로 보고 1컷 선택.
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|
||||||
# 실패/후보 부족 시 thumbnail_choice가 비어 규칙 1위로 자동 폴백.
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|
||||||
thumbnail_choice: dict = {}
|
|
||||||
if has_thumbnail_slot and taged_image_list:
|
|
||||||
candidates_by_slot = creatomate_service.rank_thumbnail_candidates(
|
|
||||||
template=template,
|
|
||||||
taged_image_list=taged_image_list,
|
|
||||||
thumbnail_fitness_map=thumbnail_fitness_map,
|
|
||||||
top_n=3,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
for slot, candidates in candidates_by_slot.items():
|
|
||||||
chosen = await pick_thumbnail_by_vision(
|
|
||||||
candidates=candidates,
|
|
||||||
industry=project.industry,
|
|
||||||
business_name=customer_name,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
if chosen is not None:
|
|
||||||
thumbnail_choice[slot] = chosen["image_url"]
|
|
||||||
logger.info(
|
|
||||||
f"[generate_creative_assets_background] thumbnail vision pick — "
|
|
||||||
f"{ {s: u.rsplit('/', 1)[-1] for s, u in thumbnail_choice.items()} } "
|
|
||||||
f"- task_id: {task_id}"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
image_modifications, assigned_image_tags = creatomate_service.template_matching_taged_image(
|
image_modifications, assigned_image_tags = creatomate_service.template_matching_taged_image(
|
||||||
template=template,
|
template=template,
|
||||||
taged_image_list=taged_image_list,
|
taged_image_list=taged_image_list,
|
||||||
music_url="", # 음악 URL은 영상 생성 시점에 결정 — 사전 단계에서는 빈 값
|
music_url="", # 음악 URL은 영상 생성 시점에 결정 — 사전 단계에서는 빈 값
|
||||||
address=store_address,
|
address=store_address,
|
||||||
duplicate=duplicate,
|
duplicate=duplicate,
|
||||||
thumbnail_fitness_map=thumbnail_fitness_map,
|
|
||||||
thumbnail_choice=thumbnail_choice,
|
|
||||||
)
|
)
|
||||||
# audio-music은 영상 생성 시점에 덮어씌워지므로 image_match에서 제거
|
# audio-music은 영상 생성 시점에 덮어씌워지므로 image_match에서 제거
|
||||||
image_match = {k: v for k, v in image_modifications.items() if k != "audio-music"}
|
image_match = {k: v for k, v in image_modifications.items() if k != "audio-music"}
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,69 @@
|
||||||
|
"""썸네일 백그라운드 생성 태스크.
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||||||
|
|
||||||
|
/video/generate 요청 시 응답을 막지 않도록 BackgroundTasks로 실행되며,
|
||||||
|
세로형 영상에 한해 썸네일 정지 이미지를 렌더해 Video.video_thumbnail_url에 저장한다.
|
||||||
|
모든 실패는 경고 로그 후 무시하며 예외를 전파하지 않는다.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
from sqlalchemy import select
|
||||||
|
|
||||||
|
from app.database.session import BackgroundSessionLocal
|
||||||
|
from app.utils.creatomate import CreatomateService
|
||||||
|
from app.utils.logger import get_logger
|
||||||
|
from app.video.models import Video
|
||||||
|
from app.video.services.video import get_image_tags_by_task_id
|
||||||
|
|
||||||
|
logger = get_logger("video")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _save_thumbnail_url(video_id: int, thumbnail_url: str) -> None:
|
||||||
|
"""렌더된 썸네일 URL을 Video 행에 저장한다."""
|
||||||
|
async with BackgroundSessionLocal() as session:
|
||||||
|
result = await session.execute(select(Video).where(Video.id == video_id))
|
||||||
|
video = result.scalar_one_or_none()
|
||||||
|
if video is None:
|
||||||
|
logger.warning(f"[generate_thumbnail_background] Video 없음 - video_id: {video_id}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
video.video_thumbnail_url = thumbnail_url
|
||||||
|
await session.commit()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
async def generate_thumbnail_background(
|
||||||
|
video_id: int,
|
||||||
|
task_id: str,
|
||||||
|
orientation: str,
|
||||||
|
brand_name: str,
|
||||||
|
region: str,
|
||||||
|
brand_concept: str,
|
||||||
|
category_definition: str,
|
||||||
|
target_keywords: list[str],
|
||||||
|
) -> None:
|
||||||
|
"""세로형 영상의 썸네일을 렌더해 Video.video_thumbnail_url에 저장한다.
|
||||||
|
|
||||||
|
보조 자산이므로 어떤 실패(이미지 없음, API 오류, 렌더 실패)도 예외를
|
||||||
|
전파하지 않고 경고 로그 후 종료한다. 가로형은 대상이 아니다.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if orientation != "vertical":
|
||||||
|
return
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
service = CreatomateService(orientation=orientation)
|
||||||
|
taged_image_list = await get_image_tags_by_task_id(task_id)
|
||||||
|
image_url = service.select_thumbnail_image(taged_image_list)
|
||||||
|
if not image_url:
|
||||||
|
logger.warning(f"[generate_thumbnail_background] 썸네일 배경 이미지 없음 — skip - task_id: {task_id}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
text_mods = service.make_thumbnail_modification(
|
||||||
|
brand_name=brand_name,
|
||||||
|
region=region,
|
||||||
|
brand_concept=brand_concept,
|
||||||
|
category_definition=category_definition,
|
||||||
|
target_keywords=target_keywords,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
thumbnail_url = await service.render_thumbnail(image_url, text_mods)
|
||||||
|
if thumbnail_url:
|
||||||
|
await _save_thumbnail_url(video_id, thumbnail_url)
|
||||||
|
logger.info(f"[generate_thumbnail_background] 저장 완료 - video_id: {video_id}, url: {thumbnail_url}")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
logger.warning(f"[generate_thumbnail_background] 렌더 실패 — skip - task_id: {task_id}")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.warning(f"[generate_thumbnail_background] 실패(무시) - task_id: {task_id}, error: {e}")
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,11 @@
|
||||||
|
-- ============================================================
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|
-- Migration: video 테이블에 video_thumbnail_url 컬럼 추가
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|
-- Date: 2026-07-16
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||||||
|
-- Description: 영상 생성 시 백그라운드로 렌더된 썸네일 이미지 URL 저장
|
||||||
|
-- - 실패/미생성 시 NULL
|
||||||
|
-- ============================================================
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||||||
|
|
||||||
|
ALTER TABLE video
|
||||||
|
ADD COLUMN video_thumbnail_url VARCHAR(2048) NULL
|
||||||
|
COMMENT '영상 생성 시 백그라운드로 렌더된 썸네일 이미지 URL (실패/미생성 시 NULL)'
|
||||||
|
AFTER result_movie_url;
|
||||||
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Reference in New Issue