核心功能（结合你的使用场景讲）

1. 快速搭建可视化 Web 界面

• 不用写 HTML/CSS/JS，纯 Python 代码就能定义界面组件（输入框、下拉选择框、画廊、按钮）；
• 比如你在界面上选「Turbo 6B」的下拉框、输入提示词的文本框、展示生成视频的画廊，都是 Gradio 提供的现成组件；
• 开发者只需把「模型生成逻辑」绑定到按钮的点击事件上，用户点击 “生成” 就能触发后台代码。

2. 自动生成 API 接口（你最关心的点）

• 你在界面上点击「生成」按钮，本质是前端调用了 /process_prompt_and_add_tasks_1 接口；
• 你用 gradio_client 调用这些接口，和界面操作的是同一个后台逻辑；
• 接口的参数约束（比如 model_choice 只能选 4 个值）、类型校验（比如列表 / 数字），都是 Gradio 帮开发者封装好的，不用自己写接口校验逻辑。

3. 一键分享 / 部署

• 本地启动一个 Web 服务（就是你访问的 http://localhost:7860/）；
• 可选生成公网链接（比如 gradio.live），方便其他人远程使用；
• 支持部署到服务器 / 云平台，不用额外配置 Web 服务器（如 Nginx）。

为什么你接触的视频生成项目用 Gradio？

1. 低代码：不用懂前端，几行 Python 就能做出交互界面，专注模型逻辑；
2. 调试方便：改完代码刷新网页就能测试，不用重新部署；
3. 接口自动生成：不用自己写 FastAPI/Flask 接口，Gradio 一键生成，还自带参数校验；
4. 生态适配好：完美兼容 PyTorch/TensorFlow 等 AI 框架，支持图片、视频、音频等多模态输入输出（正好匹配你的视频生成场景）。

简单示例（让你直观理解）

import gradio as gr

# 定义生成逻辑（模拟你的视频生成）
def generate_video(prompt, model_choice):
    # 这里是你的视频生成逻辑（调用模型、处理提示词等）
    return f"生成的视频路径（使用{model_choice}模型，提示词：{prompt}）"

# 搭建界面
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# AI 视频生成工具")
    prompt = gr.Textbox(label="输入提示词")
    model_choice = gr.Dropdown(
        choices=["z_image", "z_image_twinflow_turbo"],  # 枚举约束
        label="选择模型",
        value="z_image"
    )
    generate_btn = gr.Button("生成视频")
    output = gr.Textbox(label="生成结果")
    
    # 绑定按钮点击事件（自动生成 /predict 接口）
    generate_btn.click(
        fn=generate_video,
        inputs=[prompt, model_choice],
        outputs=output
    )

# 启动服务（本地访问 http://localhost:7860）
demo.launch()

from gradio_client import Client
client = Client("http://localhost:7860/")
result = client.predict("一只猫在跑", "z_image_twinflow_turbo", api_name="/predict")

总结

1. Gradio 是Python 快速构建交互式 Web 应用 + 自动生成 API 的库，核心是「低代码实现 AI 模型可视化与接口化」；
2. 你接触的视频生成网页和所有 /xxx 接口，都是开发者用 Gradio 封装的 —— 界面操作和 gradio_client 调用本质是同一套逻辑；
3. 对新手来说，Gradio 最大的价值是：不用学前端 / 接口开发，就能把自己的代码 / 模型变成可交互、可远程调用的应用。