fix: 电商测试清单一轮 bug 修复(视频项目角色/场景 + 图片工作台 + 视频收口)

视频项目(ZWQ):
- 演员工作台保存后「我的演员」仍 0 个:保存时加入资产库(in_library=True)
- 资产详情「应用当前角色」自动送审(不再要手动点灰盾)
- 「我的演员」卡 + 待生成 seed 卡补删除入口(垃圾桶,两步确认)
- 新增场景未生成就刷新会丢:sceneDrafts 按项目持久化 localStorage
- 场景 AI 生成强制叠加「无真人」约束,避免出真人致视频被火山拒
- 进入项目默认落到当前阶段(不再恒显第 1 阶段)
- 视频已出但进度卡 3/4:submit/poll/adopt 幂等补推 current_stage→VIDEO,
  否则 settle_video_completion 因阶段守卫直接返回、永不收口 completed

图片工作台(PMC):
- 生图走 action 全局单飞锁致并发重跑/多平台套图被拒成「失败/少出图」:
  action 加 concurrent 选项,生图不占单飞锁
- 切模块再切回状态丢/数量少:每批各自落盘 pendingIds(onSubmitted 回传),
  切回时全部批次各自续轮询

附:含一处早前未提交的图片创作改动(选火山+传参考图强制切 gpt-image-2 + gen 气泡溢出 CSS)。
新增/通过测试:AttachOfficialModel、商品图删除、视频卡阶段收口、参考图强切模型。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

core/backend/apps/ai/services.py

@@ -1069,8 +1069,12 @@ def generate_base_asset(*, project, user, kind: str, prompt: str, label: str = "
     elif kind == BaseAssetGroup.Kind.PERSON:
         gen_prompt = build_person_frontal_prompt(prompt)  # 人物立绘:包成「电商真人模特/正面全身/纯色背景」统一模板
     else:
-        # 场景图:默认模板只是 {场景描述} 本身(零回归);可在 admin「提示词」页加全局场景风格
+        # 场景图 = 空镜。不论 admin「提示词」页的 scene 模板写没写,都强制叠加「无真人」约束:
+        # 否则模型常自作主张往场景里塞真人模特,下游用这张场景图生成视频时被火山以
+        # 「输入图像可能包含真实人物」拒绝(ZWQ#13)。已含「真人」字样则不重复叠加。
         gen_prompt = render_prompt("scene", "{场景描述}", 场景描述=(prompt or "").strip())
+        if "真人" not in gen_prompt:
+            gen_prompt = f"{gen_prompt}，空镜场景、只有环境与陈设，画面中不要出现任何真人 / 人物 / 模特 / 人脸 / 人手，干净构图"
     payload = {
         "model": model_config.name, "endpoint": model_config.endpoint, "prompt": gen_prompt,
         "kind": kind, "label": label or "", "group_id": str(group_id) if group_id else "",
@@ -2069,6 +2073,13 @@ def enqueue_standalone_images(*, team, user, prompt: str, mode: str = "image", c
     task_type = _STANDALONE_TASK_TYPE.get(mode, AITask.Type.PRODUCT_IMAGE)
     count = max(1, min(int(count or 1), 12))
     ref_ids = [str(r) for r in (reference_image_ids or []) if r]
+    # 带参考图的图片创作必须走 image_edit(gpt-image)才真的还原上传素材——火山 Seedream 的图生图只松散
+    # 借色调、不锁主体(与三视图/模特上身图同理,那两条流程也强制 image_edit)。当前模型不支持 image_edit
+    # 就自动切到 gpt-image-2,否则用户选了火山却传了参考图 → 生成完全不参考素材(用户实测的根因)。
+    if ref_ids and not hasattr(build_provider(model_config), "image_edit"):
+        alt = resolve_image_model("gpt-image")
+        if alt is not None:
+            model_config = alt
     # 本次提交 = 一组(模特上身图组 / 平台套图组):同一 batch_id 串起这批图,前端可成组展示。
     batch_id = str(uuid.uuid4())
     tasks: list[AITask] = []

core/backend/apps/ai/tests.py

@@ -270,6 +270,26 @@ class StandaloneImageReferenceTests(TestCase):
         self.assertIn("严格保留", used_prompt)
         prov.image_generation.assert_not_called()
 
+    def test_refs_force_image_edit_model_when_volcano_selected(self):
+        """用户选了火山 Seedream(只有图生图、不会真锁主体)却传了参考图时,必须自动切到支持
+        image_edit 的 gpt-image-2——否则参考图形同虚设。回归保护「选火山+传参考图=完全不参考」。"""
+        from apps.ai.models import ModelProvider
+
+        vp = ModelProvider.objects.create(name="volcengine", display_name="火山")
+        ModelConfig.objects.create(provider=vp, name="seedream-4", display_name="Seedream", capability=ModelConfig.Capability.IMAGE)
+        self._patch_provider()
+        ref = Asset.objects.create(
+            team=self.team, created_by=self.user, name="背心", asset_type=Asset.Type.IMAGE,
+            source=Asset.Source.UPLOAD, category=Asset.Category.UPLOAD,
+        )
+        AssetFile.objects.create(asset=ref, object_key="r.png", bucket="b", content_type="image/png", preview_url="http://x/ref.png", is_primary=True)
+        tasks = enqueue_standalone_images(
+            team=self.team, user=self.user, prompt="不同场景", mode="image", count=1,
+            image_model="volcano", reference_image_ids=[str(ref.id)],
+        )
+        # 任务最终落在支持 image_edit 的模型(gpt-image),而不是用户选的火山 Seedream
+        self.assertIn("gpt-image", tasks[0].model_config.name)
+
 
 class ImageConversationTests(TestCase):
     """图片创作「对话」实体:CRUD + 团队隔离 + 软删 + 生图自动归属对话 + 任务回填。"""

core/backend/apps/projects/tests.py

@@ -624,6 +624,30 @@ class ProjectApiTests(TestCase):
         self.assertEqual(clip.trim_start_ms, 0)
         self.assertIsNone(clip.trim_end_ms)
 
+    def test_video_done_settles_even_if_stage_stuck_at_storyboard(self):
+        """ZWQ#15:项目 current_stage 还停在 storyboard,但视频段都出片并采用 → 必须收口成 completed,
+        而不是永远卡在「3/4 故事板」。修复前 settle_video_completion 因 current_stage != VIDEO 直接返回 → 卡死。"""
+        project = Project.objects.create(
+            team=self.team, created_by=self.user, product=self.product, name="P",
+            current_stage=ProjectStage.Stage.STORYBOARD, status=Project.Status.STORYBOARDING,
+        )
+        seg = VideoSegment.objects.create(project=project, sort_order=0, target_duration_seconds=15)
+        asset = Asset.objects.create(
+            team=self.team, created_by=self.user, name="clip",
+            asset_type=Asset.Type.VIDEO, source=Asset.Source.AI_GENERATED, category=Asset.Category.VIDEO_CLIP,
+        )
+        ver = VideoSegmentVersion.objects.create(video_segment=seg, asset=asset)
+
+        res = self.client.post(
+            f"/api/projects/{project.id}/adopt-video-version/",
+            {"video_segment_id": str(seg.id), "version_id": str(ver.id)},
+            format="json",
+        )
+        self.assertEqual(res.status_code, 200)
+        project.refresh_from_db()
+        self.assertEqual(project.current_stage, ProjectStage.Stage.VIDEO)
+        self.assertEqual(project.status, Project.Status.COMPLETED)
+
     def _make_audio_model(self):
         return ModelConfig.objects.create(
             provider=self.provider, name="doubao-voice-bigtts", display_name="豆包语音合成",

core/backend/apps/projects/views.py

@@ -160,6 +160,16 @@ def promote_base_asset_stage_if_ready(project: Project) -> bool:
 VIDEO_IS_FINAL_STAGE = True
 
 
+def _ensure_video_stage(project: Project) -> None:
+    """幂等地把项目推进到「视频」阶段(生成视频片段时调用)。current_stage 没到 VIDEO 时,
+    settle_video_completion 会直接返回 → 全段出片也不收口、卡在故事板格(ZWQ#15)。"""
+    if project.current_stage != ProjectStage.Stage.VIDEO:
+        project.current_stage = ProjectStage.Stage.VIDEO
+        if project.status != Project.Status.COMPLETED:
+            project.status = Project.Status.VIDEOING
+        project.save(update_fields=["current_stage", "status", "updated_at"])
+
+
 def settle_video_completion(project: Project) -> bool:
     """视频阶段收口(幂等):
       · 全部片段已出片(SUCCEEDED + 有采用版)→ 项目 COMPLETED、VIDEO 阶段标成功;
@@ -745,7 +755,8 @@ class ProjectViewSet(TeamScopedViewSetMixin, ModelViewSet):
             timeline.clips.filter(asset_id__in=segment_asset_ids).exclude(asset_id=version.asset_id).update(
                 asset_id=version.asset_id, trim_start_ms=0, trim_end_ms=None
             )
-        # 采用历史版后该段为已出片 → 若全部段就绪,收口项目为 completed
+        # 采用历史版后该段为已出片 → 先确保在视频阶段,再收口项目为 completed(否则卡 3/4,ZWQ#15)
+        _ensure_video_stage(project)
         settle_video_completion(project)
         return Response(ProjectSerializer(project).data)
 
@@ -856,6 +867,10 @@ class ProjectViewSet(TeamScopedViewSetMixin, ModelViewSet):
             poll_video_segment_task.apply_async(args=[str(segment.id)], countdown=30)
         except Exception:  # noqa: BLE001
             logger.error("poll_video_segment_task enqueue failed; relying on client polling", exc_info=True)
+        # 生成视频即代表已进入视频阶段:某些路径(跳过故事板/异常)可能没把 current_stage 推到 VIDEO,
+        # 而 settle_video_completion 只在 current_stage==VIDEO 时收口 → 不补推的话,全段出片后项目会永远停在
+        # 「3/4 故事板」、永不 completed(ZWQ#15)。这里幂等补推。
+        _ensure_video_stage(project)
         # 重跑某段 → 该段回到在制;若项目此前已 completed,退回 videoing
         settle_video_completion(project)
         return Response(ProjectSerializer(project).data, status=status.HTTP_202_ACCEPTED)
@@ -867,7 +882,8 @@ class ProjectViewSet(TeamScopedViewSetMixin, ModelViewSet):
         version = poll_video_segment(video_segment=segment, user=request.user)
         if version is None:
             return Response({"status": segment.status}, status=status.HTTP_202_ACCEPTED)
-        # 这一段刚出片 → 若是最后一段,收口整个项目为 completed(视频是末阶段)
+        # 这一段刚出片 → 先确保已在视频阶段(否则 settle 不收口,卡 3/4),再收口整个项目为 completed
+        _ensure_video_stage(project)
         settle_video_completion(project)
         return Response(VideoSegmentVersionSerializer(version).data)