近年来，随着 Diffusion、Transformer、多模态模型 的突破，AI 视频生成从“实验性技术”快速走向“可商用产品”。
在海外市场，短视频、营销视频、UGC 内容、AI 创作工具的需求持续增长，“低门槛生成高质量视频” 已成为创作者、营销人员和独立开发者的核心诉求。

相比传统视频制作流程（脚本、剪辑、特效、人力），AI 视频生成具备：

• 成本更低

• 生成速度更快

• 可规模化

• 强个性化定制

这为独立站模式的 AI 工具，提供了极佳的商业空间。

2. 项目概述：建设两个独立海外站点的动机与目标

基于对海外市场的观察，我选择同时建设 两个独立的 AI 视频生成站点：

• Soar2AI

  https://soar2ai.com/

  更偏向 通用型 AI 视频生成平台，面向创作者、营销人员和中小团队，强调“快速生成 + 易用性”。

• Soraviz

  https://www.soraviz.com/

  
  更偏向 视觉效果与展示型 AI 视频生成，强调视觉表现力、风格化输出，适合演示、展示和视觉内容需求。

双站点策略的核心目标是：

• 覆盖 不同细分用户群体

• 验证 不同产品定位的市场反馈

• 在技术层面实现 资源共享 + 产品差异化

3. 文章结构预览

本文将从以下几个方面展开：

1. 前期规划与需求分析

2. 技术选型与整体架构设计

3. 实际开发与多站点实现方式

4. 部署上线与海外合规

5. 性能优化与用户反馈迭代

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二、前期规划与需求分析

1. 市场调研：海外用户需求与竞争环境

在前期调研中，重点关注了北美、欧洲和部分新兴市场，发现几个明显趋势：

• 用户更关注 “结果导向”，而不是技术细节

• 更愿意为 节省时间和提升效率 的工具付费

• 对 AI 视频的需求集中在：

  • 营销视频

  • 产品演示

  • 社交媒体内容

  • 创意视觉展示

竞争环境方面：

• 大型平台功能强，但操作复杂、价格高

• 小工具功能单一，但体验割裂

这为 轻量化、聚焦单一核心价值的独立站 提供了机会。

2. 功能定义：核心能力拆解

结合市场调研，两个站点都定义了以下核心功能：

• AI 视频生成

  • 文本到视频

  • 风格化视频输出

• 用户自定义

  • 输入提示词

  • 参数调整（时长、风格等）

• 多语言支持

  • 默认英文

  • 可扩展更多语言

• 账号与项目管理

  • 视频历史记录

  • 项目管理与下载

3. 技术可行性评估

在技术评估阶段，重点关注三点：

• AI 模型能力是否足够成熟

• 算力成本是否可控

• 是否具备后续扩展能力

通过阶段性测试发现：

• 现有视频生成模型已经具备可用性

• 通过合理的调用策略和限额机制，可以控制算力成本

• 模块化设计有利于未来模型升级

4. 多站点策略：独立与共享并存

整体采用：

• 前端完全独立

• 后端部分共享

共享内容包括：

• AI 生成 API

• 用户认证逻辑

• 计费与配额系统

独立内容包括：

• UI / UX 设计

• 产品定位与文案

• 定制化功能参数

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三、技术选型与架构设计

1. AI 模型选择

视频生成模型

在模型层面，主要关注：

• 基于 Diffusion 的视频生成模型

• 生成质量与稳定性

• 可扩展性与升级空间

Diffusion 模型在视频一致性和风格控制方面表现更优，适合商业化产品。

API 集成策略

当前阶段采用：

• 第三方 AI 服务 + 封装自有 API

优点：

• 快速上线

• 成本可控

• 可随时替换底层模型

后续可逐步过渡到：

• 自研模型或私有部署

2. 后端技术栈

• 语言与框架

  • Python（Flask / FastAPI）

  • 适合 AI 服务与高并发 API

• 数据库

  • PostgreSQL：用户、订单、项目数据

  • NoSQL：生成记录、日志类数据

SQL 保证一致性，NoSQL 保证扩展性，两者结合更灵活。

3. 前端技术栈

• 框架选择

  • React

  • 组件化、易维护

• 响应式设计

  • 适配桌面与移动端

• 国际化支持

  • i18n 多语言结构

  • 不同站点可加载不同语言包

4. 云服务与基础设施

• 海外服务器

  • AWS / Google Cloud

• CDN

  • 静态资源全球加速

• 缓存策略

  • 减少 API 重复请求

  • 提升生成前后页面响应速度

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四、开发与实现过程

1. 核心功能开发

AI 视频生成流水线

整体流程为：

1. 用户输入 Prompt

2. 后端校验与预处理

3. 调用 AI 视频生成服务

4. 异步生成

5. 结果存储与回调展示

用户系统

实现功能包括：

• 注册 / 登录

• 项目管理

• 生成记录

• 支付与配额控制

2. 测试与验证

• 单元测试

  • API 稳定性

• 集成测试

  • 从输入到输出完整链路

• 性能测试

  • 并发生成

  • 高峰期响应能力

3. 多站点同步开发实践

• 代码复用

  • 用户系统

  • AI 调用逻辑

• 独立配置

  • 站点参数

  • UI 主题

  • 功能开放程度

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五、部署与上线

1. 部署策略

• Docker 容器化

  • 环境一致

• Kubernetes（可选）

  • 自动扩缩容

• CI/CD

  • 自动测试

  • 自动发布

2. 海外合规性考虑

• 数据隐私

  • GDPR 合规

  • 明确隐私政策

• 内容审核

  • 关键词过滤

  • 风险内容拦截

3. 上线监控

• 日志系统

  • 生成失败追踪

• 监控工具

  • Prometheus

  • Grafana

• 回滚机制

  • 快速恢复稳定版本

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六、性能优化与用户反馈

1. AI 生成优化

• 模型压缩

• 推理加速

• 异步队列

  • RabbitMQ / 类似方案

  • 提升并发处理能力

2. 用户体验提升

• 前端加载优化

• 生成状态实时反馈

• 更清晰的交互引导

通过 A/B 测试，不断验证：

• 不同生成流程

• 不同 UI 对转化率的影响

3. 用户反馈与迭代

• 内置反馈表单

• 行为数据分析

• 快速迭代功能

让 Soar2AI 与 Soraviz 在真实用户使用中不断进化。

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结语

通过 Soar2AI与 Soraviz 这两个 AI 视频生成站点的实践，可以看到：
技术只是起点，产品定位、用户体验和持续迭代才是核心竞争力。