mindvideo-2api

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🧠 MindVideo-2API: 你的私人AI视频生成大师 🎬

"我们不是在编写代码，我们是在用二进制的语言，为想象力插上翅膀。"

中文 | English 🌍

🎯 快速开始

git clone https://github.com/lzA6/mindvideo-2api.git
cd mindvideo-2api
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件配置你的认证信息
docker-compose up -d

访问 http://localhost:8088 开启你的AI视频生成之旅!

📋 目录

🌟 项目亮点
🏗️ 系统架构
🚀 快速部署
🎮 使用指南
🔧 API 文档
💡 核心原理
🛠️ 技术栈
📁 项目结构
🎯 应用场景
📊 功能对比
🗺️ 发展路线
🤝 贡献指南
📄 许可证

🌟 项目亮点

特性	描述	状态
🎯 OpenAI 兼容 API	使用熟悉的 OpenAI 格式调用视频生成	✅ 已实现
🔄 异步任务处理	非阻塞式任务提交和进度查询	✅ 已实现
🔐 动态签名算法	自动处理复杂的身份验证签名	✅ 已实现
👥 多账号轮询	支持多个账号自动负载均衡	✅ 已实现
🐳 Docker 部署	一键容器化部署	✅ 已实现
🌐 WebUI 界面	直观的网页测试界面	✅ 已实现

🎨 设计理念

"技术应该服务于创造力，而不是限制它。"

我们相信：

🌍 开放与兼容 - 将闭源服务转化为开放标准
🔧 开发者友好 - 提供熟悉的接口和完整文档
🚀 简单高效 - 复杂的技术，简单的使用
💡 持续创新 - 不断探索新的可能性和优化

🏗️ 系统架构

graph TB
    subgraph A[客户端]
        A1[Web浏览器]
        A2[API客户端]
        A3[聊天机器人]
    end
    
    subgraph B[MindVideo-2API 网关]
        B1[Nginx反向代理]
        B2[FastAPI应用服务器]
        
        subgraph B3[核心服务层]
            B4[认证中间件]
            B5[请求转换器]
            B6[签名生成器]
            B7[任务管理器]
        end
        
        subgraph B8[提供者层]
            B9[MindVideo Provider]
            B10[多账号轮询]
            B11[Cloudscraper客户端]
        end
    end
    
    subgraph C[外部服务]
        C1[MindVideo.ai API]
        C2[视频存储服务]
    end
    
    A --> B1
    B1 --> B2
    B2 --> B3
    B3 --> B8
    B8 --> C1
    C1 --> C2
    
    style A fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px
    style B fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,stroke-width:2px
    style C fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
    
    linkStyle 0 stroke:#2E86AB,stroke-width:2px;
    linkStyle 1 stroke:#2E86AB,stroke-width:2px;
    linkStyle 2 stroke:#2E86AB,stroke-width:2px;
    linkStyle 3 stroke:#2E86AB,stroke-width:2px;
    linkStyle 4 stroke:#2E86AB,stroke-width:2px;

🔄 数据流程图

sequenceDiagram
    participant User as 用户
    participant API as MindVideo-2API
    participant MV as MindVideo.ai
    participant Storage as 视频存储
    
    User->>API: 1. 提交生成请求
    Note over API: 验证API密钥<br/>转换请求格式
    API->>API: 2. 生成动态签名
    API->>MV: 3. 提交视频生成任务
    MV-->>API: 4. 返回任务ID
    
    par 异步流
        API-->>User: 5. 立即返回任务ID
        loop 轮询进度
            API->>MV: 6. 查询任务状态
            MV-->>API: 7. 返回进度信息
            API-->>User: 8. 流式推送进度
        end
    end
    
    MV->>Storage: 9. 生成完成，上传视频
    MV-->>API: 10. 返回视频URL
    API-->>User: 11. 推送最终结果

🚀 快速部署

🐳 Docker 一键部署（推荐）

只需3步，5分钟完成部署！ ⏱️

步骤 1: 获取代码

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/lzA6/mindvideo-2api.git
cd mindvideo-2api

步骤 2: 配置认证信息

获取 MindVideo Auth Token:
- 登录 MindVideo.ai
- 按 F12 打开开发者工具
- 进入 Network 标签页
- 刷新页面，找到任意 api.mindvideo.ai 请求
- 复制 authorization 头中的 Token（去掉 Bearer ）

配置环境变量:

cp .env.example .env

编辑 .env 文件：

# API 访问密钥 - 请务必修改！
API_MASTER_KEY=your-super-secret-api-key-here

# 服务端口
NGINX_PORT=8088

# MindVideo 认证令牌
MINDVIDEO_AUTH_TOKEN_1="你的Auth Token"

# 可选：添加更多账号实现负载均衡
# MINDVIDEO_AUTH_TOKEN_2="第二个账号Token"
# MINDVIDEO_AUTH_TOKEN_3="第三个账号Token"

步骤 3: 启动服务

docker-compose up -d

🎉 完成！服务已运行在 http://localhost:8088

👨‍💻 手动部署

适合开发者和定制化需求：

# 1. 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# venv\Scripts\activate  # Windows

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置环境变量（同上）
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件...

# 4. 启动服务
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 1

🎮 使用指南

🌐 WebUI 界面（推荐新手）

访问 http://localhost:8088 打开内置的Web界面：

使用步骤：

🔑 在 API Key 输入你的 API_MASTER_KEY
🎯 选择视频模型和比例
💬 输入创意提示词
🚀 点击"生成视频"按钮
📊 实时查看生成进度
🎬 完成后自动播放视频

🔧 API 文档

🔑 认证头

所有API请求都需要包含认证头：

Authorization: Bearer your-api-master-key

📋 API 端点概览

方法	端点	描述	类型
`POST`	`/v1/images/generations`	提交视频生成任务	异步
`GET`	`/v1/tasks/{task_id}/stream`	流式获取任务进度	SSE
`POST`	`/v1/chat/completions`	聊天式生成（阻塞）	同步

1. 🎯 提交视频生成任务

创建异步视频生成任务，立即返回任务ID。

Endpoint: POST /v1/images/generations

请求示例:

curl -X POST "http://localhost:8088/v1/images/generations" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -d '{
    "prompt": "一只可爱的猫咪在太空弹吉他，电影质感，4K分辨率",
    "model": "sora-2-free", 
    "size": "1280x720"
  }'

请求参数:

{
  "prompt": "string, 视频描述提示词",
  "model": "string, 模型名称 (如: sora-2-free)",
  "size": "string, 视频尺寸 (如: 1280x720, 1920x1080)"
}

成功响应:

{
  "task_id": 123456,
  "status": "submitted"
}

2. 🔄 流式获取进度

通过Server-Sent Events实时获取任务进度。

Endpoint: GET /v1/tasks/{task_id}/stream

请求示例:

curl -N "http://localhost:8088/v1/tasks/123456/stream" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key"

流式响应示例:

{"status": "processing", "progress": 10, "remark": "排队中..."}
{"status": "processing", "progress": 50, "remark": "生成中..."}  
{"status": "completed", "url": "https://video.mindvideo.ai/xxx.mp4"}

3. 💬 聊天式生成

OpenAI兼容的聊天接口，阻塞直到生成完成。

Endpoint: POST /v1/chat/completions

请求示例:

curl -X POST "http://localhost:8088/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -d '{
    "model": "sora-2-free",
    "messages": [
      {
        "role": "user", 
        "content": "生成一个视频：海浪拍打着沙滩，夕阳西下，电影质感"
      }
    ]
  }'

成功响应:

{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "sora-2-free",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "视频已生成：https://video.mindvideo.ai/xxx.mp4"
    },
    "finish_reason": "stop"
  }]
}

💡 核心原理

🎭 API 包装技术

MindVideo-2API 的核心是API逆向工程与包装技术：

# 简化的工作流程
用户请求 (OpenAI格式) 
    → 格式转换 (MindVideo格式)
    → 动态签名生成 (i-sign)
    → 发送到MindVideo API
    → 处理响应
    → 返回标准化结果

🔐 动态签名算法

关键的 i-sign 签名生成过程：

class MindVideoSigner:
    def generate_sign(self) -> str:
        # 1. 生成随机数和时间戳
        nonce = str(uuid.uuid4().hex)[:16]
        timestamp = int(time.time() * 1000)
        
        # 2. 构建签名字符串
        sign_str = f"nonce={nonce}&timestamp={timestamp}&app_key={APP_KEY}"
        
        # 3. MD5哈希生成签名
        signature = hashlib.md5(sign_str.encode()).hexdigest()
        
        # 4. 返回紧凑JSON
        return json.dumps({
            "nonce": nonce,
            "timestamp": timestamp, 
            "sign": signature
        }, separators=(',', ':'))

🔄 智能轮询机制

async def stream_task_progress(task_id: int):
    start_time = time.time()
    
    while time.time() - start_time < TIMEOUT:
        await asyncio.sleep(POLLING_INTERVAL)
        
        # 查询任务状态
        status = await query_task_status(task_id)
        
        if status.completed:
            yield {"status": "completed", "url": status.url}
            return
        else:
            yield {"status": "processing", "progress": status.progress}
    
    raise TimeoutError("任务轮询超时")

🛠️ 技术栈

层级	技术	版本	用途
🌐 前端	HTML5/CSS3/JavaScript	-	WebUI界面
⚡ 后端	FastAPI	0.104+	API服务器
🐍 语言	Python	3.10+	核心逻辑
🎯 异步	Uvicorn	0.24+	ASGI服务器
🐳 容器	Docker & Docker Compose	20.10+	容器化部署
🔁 代理	Nginx	1.18+	反向代理
🔧 工具	Cloudscraper	1.2+	绕过Cloudflare
📝 验证	Pydantic	2.4+	数据验证
📊 日志	Loguru	0.7+	结构化日志

🏆 技术选型理由

FastAPI: 高性能，自动API文档，类型提示
Docker: 环境一致性，快速部署，易于扩展
Cloudscraper: 专门应对Cloudflare防护
Pydantic: 数据验证，设置管理，开发体验优秀

📁 项目结构

mindvideo-2api/
├── 🐳 部署文件
│   ├── docker-compose.yml          # Docker编排配置
│   ├── Dockerfile                  # 应用容器镜像
│   └── nginx.conf                  # Nginx反向代理配置
│
├── ⚙️ 配置文件  
│   ├── .env.example                # 环境变量模板
│   └── requirements.txt            # Python依赖
│
├── 🚀 应用入口
│   └── main.py                     # FastAPI应用主文件
│
├── 📦 核心代码 (app/)
│   ├── __init__.py
│   │
│   ├── 🔧 核心配置 (core/)
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── config.py               # Pydantic设置管理
│   │
│   ├── 🌉 服务提供者 (providers/)
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base_provider.py        # 提供者基类
│   │   └── mindvideo_provider.py   # MindVideo具体实现
│   │
│   └── 🛠️ 工具类 (utils/)
│       ├── __init__.py
│       ├── security.py             # 签名算法
│       └── sse_utils.py            # SSE工具函数
│
└── 🌐 静态资源 (static/)
    ├── index.html                  # WebUI主页面
    ├── style.css                   # 样式文件
    └── script.js                   # 前端交互逻辑

🎯 应用场景

场景	描述	适用用户
🤖 聊天机器人	集成到Discord、Telegram等聊天平台	机器人开发者
🎨 创意工具	个人AI视频创作和内容生成	内容创作者
🔧 应用集成	在应用中添加AI视频生成功能	应用开发者
🎓 学习研究	AI和API开发技术学习	学生、研究者
⚡ 原型验证	快速验证视频生成产品概念	创业者、产品经理

💼 使用案例

案例1: Discord视频生成机器人

# 伪代码示例
@bot.command()
async def generate_video(ctx, *, prompt):
    video_url = await mindvideo_api.generate(prompt)
    await ctx.send(f"视频已生成: {video_url}")

案例2: 自动化内容生产

# 结合GPT生成文案 + 自动生成视频
article = gpt.generate_article(topic)
video_prompt = f"根据文章生成视频: {article}"
video_url = mindvideo_api.generate(video_prompt)

📊 功能对比

特性	MindVideo官方	MindVideo-2API
API 格式	私有格式	✅ OpenAI兼容
异步支持	❌ 有限	✅ 完整异步流
多账号	❌ 不支持	✅ 自动轮询
部署方式	❌ 仅Web	✅ Docker/本地
集成难度	⭐⭐☆☆☆	✅ ⭐⭐⭐⭐⭐
文档完整性	⭐⭐☆☆☆	✅ ⭐⭐⭐⭐⭐

🗺️ 发展路线

🎯 版本规划

gantt
    title MindVideo-2API 发展路线图
    dateFormat  YYYY-MM
    axisFormat %Y年%m月
    
    section v1.x 当前版本
    核心功能稳定 :done, 2024-01, 2024-03
    Docker化部署 :done, 2024-02, 2024-03
    WebUI界面 :done, 2024-02, 2024-03
    文档完善 :active, 2024-03, 2024-04
    
    section v2.0 近期目标
    错误处理增强 :2024-04, 2024-05
    更多参数支持 :2024-05, 2024-06
    单元测试覆盖 :2024-06, 2024-07
    API文档自动化 :2024-07, 2024-08
    
    section v3.0 长期愿景
    多提供商支持 :2024-08, 2024-10
    任务数据库 :2024-09, 2024-11
    插件化架构 :2024-10, 2024-12
    社区生态建设 :2024-11, 2025-01

🚀 详细规划

✅ 已完成

🎯 v2.0 目标（2024 Q2-Q3）

增强错误处理: 自动重试、失败恢复
更多生成参数: 支持风格、负向提示等
完整测试覆盖: 单元测试、集成测试
性能优化: 响应时间、资源使用优化

🌟 v3.0 愿景（2024 Q4）

多提供商架构: 支持Runway、Pika等
任务持久化: SQLite/PostgreSQL数据库
插件系统: 社区扩展支持
智能路由: 基于成本、速度的智能选择

🤝 贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献！🎉

💡 如何贡献

报告问题 🐛
- 使用 GitHub Issues
- 提供详细的重现步骤和环境信息
功能请求 💡
- 描述你的使用场景和需求
- 讨论技术实现的可行性

代码贡献 🔧

# 1. Fork 项目
# 2. 创建功能分支
git checkout -b feature/amazing-feature
# 3. 提交更改
git commit -m 'Add amazing feature'
# 4. 推送到分支
git push origin feature/amazing-feature
# 5. 创建 Pull Request

文档改进 📝
- 修正错别字和语法错误
- 补充使用示例和教程
- 翻译其他语言版本

🎖️ 贡献者公约

尊重所有社区成员
建设性讨论技术问题
遵循代码风格规范
测试你的修改
更新相关文档

📄 许可证

本项目采用 Apache License 2.0 开源协议。

重要提示:

✅ 允许个人和商业使用
✅ 允许修改和分发
✅ 允许专利使用
📝 需要保留版权声明
⚠️ 不对用户行为承担责任

法律免责: 本项目仅用于学习和研究目的。使用者应遵守MindVideo.ai的服务条款，并承担因使用本项目而产生的所有责任。

🙏 致谢

感谢所有让这个项目成为可能的贡献者：

lzA6 - 项目创始人和核心开发者
FastAPI社区 - 优秀的Web框架
Docker社区 - 容器化技术
所有测试者和反馈者 - 你们的建议让项目更好

🎊 开始使用！

如有问题，请查看 GitHub Issues 或提交新问题。

⭐ 如果这个项目对你有帮助，请给我们一个Star！ ⭐

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 5 Commits
app		app
static		static
.env		.env
.env.example		.env.example
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml
main.py		main.py
nginx.conf		nginx.conf
requirements.txt		requirements.txt

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步骤 2: 配置认证信息

步骤 3: 启动服务

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2. 🔄 流式获取进度

3. 💬 聊天式生成

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🎭 API 包装技术

🔐 动态签名算法

🔄 智能轮询机制

🛠️ 技术栈

🏆 技术选型理由

📁 项目结构

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💼 使用案例

📊 功能对比

🗺️ 发展路线

🎯 版本规划

🚀 详细规划

✅ 已完成

🎯 v2.0 目标（2024 Q2-Q3）

🌟 v3.0 愿景（2024 Q4）

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