该项目主要服务于短视频创作者和互动营销团队。核心需求是让用户能够将PAG动画模板与WebM视频素材结合，创建出可通过人脸表情和头部姿态控制的互动内容，最终生成可在手机上运行的HTML5应用。
项目挑战
技术栈复杂：需要同时处理矢量动画(PAG)、视频(WebM)、实时人脸检测三种不同的技术栈
跨平台兼容：需要支持Windows和macOS桌面编辑，以及iOS/Android移动端运行
实时性能要求：人脸检测需要达到60FPS的实时响应
用户体验：要让非技术用户也能轻松创建复杂的互动内容
我的解决方案
技术架构设计
我采用了分层架构，将系统分为四个核心模块：
渲染引擎层：基于PyQt5+OpenGL，负责PAG和WebM的混合渲染
人脸算法层：集成dlib+MediaPipe，实现68点人脸关键点检测和6自由度头部姿态估计
数据管理层：使用SQLite管理项目资源，支持版本控制
导出引擎层：将互动逻辑编译为Three.js+TensorFlow.js的Web应用

核心创新点
智能缓存机制：通过LRU缓存预编译PAG动画，使复杂动画的预览帧率从15FPS提升到45FPS
混合人脸算法：结合dlib的精确性和MediaPipe的实时性，在移动端实现30ms内完成人脸检测
渐进式导出：采用WebAssembly技术，将Python计算逻辑编译到浏览器端运行
模板化创作：内置20+行业模板（美妆、教育、游戏营销等），用户可通过拖拽快速创作
性能优化成果
编辑界面启动时间：< 3秒（优化前8秒）
4K视频预览内存占用：< 1.2GB（优化前2.8GB）
移动端互动延迟：< 100ms
导出文件大小：平均减少40%