“一直在”灵魂境地（灵境）

可行性需求分析文档

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1. 项目背景

• 目标：构建一个基于情感记录和人际关系的虚拟交互平台（“一直在”），支持用户通过多模态内容（文字、图片、视频）记录情感，并利用AI技术重建断联人际关系（包括已故亲友），最终扩展为虚拟现实（VR/AR）世界。
• 核心价值：
  • 情感数字化存储与追溯
  • 人际关系的AI修复与虚拟化
  • 生死边界的模糊化（数字永生）

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2. 可行性分析

2.1 技术可行性

• AI技术：
  • 自然语言处理（NLP）用于情感分析（如BERT、GPT-4）。
  • 图像/视频生成技术（如Stable Diffusion、Sora）重建虚拟形象。
  • 关系图谱分析（Neo4j）匹配断联用户。
• 数据存储：
  • 用户上传的多模态数据需高并发存储（对象存储如AWS S3/阿里云OSS）。
• 隐私安全：
  • 用户生物特征数据需端到端加密，符合GDPR/CCPA等法规。
• VR/AR开发：
  • 短期内可基于Unity/Unreal Engine构建轻量级3D交互，长期需自研引擎。

2.2 法律与伦理风险

• 数字遗产继承：需用户生前明确授权数据使用权（法律协议模板）。
• 虚拟形象版权：已故亲友的虚拟形象需直系亲属授权。
• 伦理争议：AI重建逝者可能引发心理依赖问题，需内置风险提示。

2.3 市场可行性

• 目标用户：
  • 核心付费用户：情感依赖性强人群（“恋爱脑”、丧亲群体）。
  • 潜在用户：数字遗产规划者、VR爱好者。
• 盈利模式：
  • 断联匹配服务按次收费（如10元/次）。
  • 会员订阅制（情感分析报告、高级AI交互功能）。
  • 虚拟道具/场景售卖（如“纪念堂”皮肤）。

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开发接口文档

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1. 接口概览

• 认证接口：OAuth 2.0 + JWT令牌。
• 核心功能接口：
  • /v1/emotion/upload：多模态内容上传（支持图片、文字、视频）。
  • /v1/ai/match：断联匹配请求（输入用户ID，返回匹配结果）。
  • /v1/ai/generate：虚拟形象生成（基于用户数据返回3D模型）。
• 支付接口：集成支付宝/微信支付，支持订阅与单次付费。

2. 示例：断联匹配接口

POST /v1/ai/match
Headers: { "Authorization": "Bearer {token}" }
Body: {
  "user_id": "UID_123",
  "preferences": { 
    "relationship_type": ["family", "ex-lover"],
    "time_range": "1990-2023"
  }
}
Response: {
  "matches": [
    { "name": "张三", "relation": "父亲", "status": "已故", "virtual_id": "VID_456" },
    { "name": "李四", "relation": "前任", "status": "断联", "contact": "138****5678" }
  ]
}

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页面设计文档

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1. 核心页面

• 主页：情感时间轴（日历视图+情绪热力图）。
• 上传页：拖拽式多模态内容上传（支持语音转文字）。
• 灵境页：3D虚拟场景（用户与虚拟形象的实时交互界面）。
• 匹配页：断联搜索（输入关键词/时间/关系类型，结果分“可联系”与“虚拟重建”两类）。

2. UI设计原则

• 视觉风格：低饱和度配色（如#6C7A89主色调），弱化死亡压抑感。
• 交互设计：
  • 情感记录时，AI自动生成引导问题（如“今天为什么想起TA？”）。
  • 虚拟形象交互支持语音/文字双模式（TTS+语音识别）。

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系统架构设计文档

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1. 架构分层

• 用户层：
  • 多端应用（iOS/Android/Web/VR）。
• 应用层：
  • 业务逻辑微服务（用户服务、支付服务、匹配服务）。
• AI层：
  • 情感分析模型、虚拟形象生成引擎、关系图谱计算。
• 数据层：
  • 用户数据库（MySQL）、非结构化数据存储（MinIO）、关系图谱（Neo4j）。

2. 技术栈

• 后端：Go（高并发场景）+ Python（AI推理）。
• 前端：React Native（跨端）+ Three.js（灵境3D渲染）。
• AI框架：PyTorch（训练）+ ONNX（模型部署）。

3. 数据流

1. 用户上传内容 → 对象存储 → 触发情感分析任务 → 更新用户情绪标签。
2. 用户发起匹配请求 → 关系图谱引擎遍历 → 返回实联/虚拟结果。
3. 虚拟形象生成 → 调用GAN模型生成 → 返回3D模型至灵境场景。

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风险与应对

• 技术风险：AI生成内容不可控 → 设置人工审核中间层。
• 法律风险：数字永生合规性 → 与律师事务所合作设计用户协议。
• 伦理风险：过度依赖虚拟关系 → 引入“心理安全锁”（每日使用时长限制）。

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附录：MVP开发计划

1. Phase 1（3个月）：实现基础情感记录与断联匹配（文字+图片）。
2. Phase 2（6个月）：上线虚拟形象生成与轻量级VR交互。
3. Phase 3（12个月）：扩展全场景数字灵境，支持脑机接口数据导入（远期规划）。