为深化学生理论联系实际的工程实践能力，落实应用型人才培养目标，2026年9月，未来技术学院23本区块链工程一班、二班开展工程训练综合实训。本次实训以AI漫剧智能制作平台为实战项目，同学们围绕AIGC多模态应用开展全栈开发实践，完成从需求分析、系统架构设计、前后端编码、AI模型集成到系统调试、项目答辩全流程实战演练，交出一批高质量实训作品。

本次实训聚焦当下AI短剧、AI漫剧行业真实产业痛点。当前国内AI漫剧市场高速增长，但跨镜头角色形象漂移、场景穿帮、多工具链路割裂、成片合成兼容性差等现实技术难题，制约内容规模化生产。同学们立足产业真实问题，以Vue3+TypeScript搭建前端交互界面，基于FastAPI构建后端服务，结合MySQL完成数据建模，对接 Agnes、DeepSeek、通义等多模态大模型，集成FFmpeg多媒体处理工具，自主研发一站式AI漫剧智能生产平台，实现从一句创意灵感，自动完成剧本生成、智能分镜、角色资产管理、画面生成、视频动态化、配音混音、字幕烧录、成片导出完整流水线。

实训过程中，同学们分工钻研，涌现出多项富有创新的技术方案。部分同学提出“按场一致”的设计理念，把视觉一致性约束前置到分镜阶段，沉淀角色多角度参考资产、场级场景资产，通过首帧优先级、提示词锚定等工程手段缓解跨镜头角色、场景穿帮问题；有的同学研究角色版本化管理、场景空镜基底方案，解决多角色同框拼版、背景画面漂移难题；还有同学重点攻克工程稳定性难题，针对API调用失败、密钥失效、数据库异常、视频编码异构合并、异步任务超时等问题，实现多层降级兜底、自动回退、信号量并发控制、看门狗服务自愈等容错机制，提升系统鲁棒性。

项目功能覆盖项目工作台、剧本工坊、分镜编辑器、角色资产库、素材中心、音频配音、时间线合成、成片发布等完整业务模块。平台支持项目全生命周期管理，能够完成结构化剧本拆解、AI自动生成分镜、角色形象统一管理、批量画面与视频生成，完成竖屏9:16漫剧成片输出，部分作品还实现动态信息流发布、项目资产可回溯、自动化校验等附加能力。实训结束阶段，全体同学依次开展项目答辩演示，从个人职责、系统架构、核心模块、问题攻坚、项目收获多维度进行成果汇报，展示系统运行效果，接受指导老师提问点评。

通过本次工程训练，同学们打通前端界面、后端接口、数据库、大模型API集成、多媒体工程等技术栈，不仅夯实Vue3、FastAPI、SQLAlchemy等开发技能，更建立起完整工程思维：学会拆解业务需求、定位复现疑难Bug、权衡技术选型、重视系统稳定性与异常容错，理解“AI能力需要工程化设计才能转化为可靠可用的产品”。不少同学表示，本次实训跳出课本例题，直面产业真实痛点，体会到全栈项目从0到1开发的完整流程，积累了AIGC应用落地宝贵实战经验。