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AI電影剪輯-巧用字幕批量剪輯電影短視頻(一)

發(fā)布時間：2024-03-05 09:28:24 瀏覽量：209次

引言

實現AI電影剪輯是一項非常復雜和困難的任務，它涉及到多個領域和技術的交叉和融合，比如計算機視覺，自然語言處理，多媒體處理，機器學習，深度學習等。

目前，AI電影剪輯還處于一個初級的階段，還存在著很多的問題和挑戰(zhàn)，比如如何準確地理解電影的內容，如何有效地生成合適的解說文案，如何精確地匹配合適的視頻片段，如何優(yōu)雅地制作出流暢的電影短視頻等。

今天我將給大家介紹另一個取巧的思路，通過字幕批量剪輯電影短視頻。

由于文章較長，代碼很多，今天是全文的第一個部分-設計思路。

設計構思

我們的目標是希望能做一款批量電影視頻解說短視頻的AI工具，目前來看從視頻->畫面->文案->解說，對于token耗費很大，并且對模型的視覺要求高。

基于以上難點構思了另外一種方案，目前來看視頻解說的核心要點是解說內容與截取視頻片段的匹配度。如果走視覺方案難度較大，可以考慮通過大模型完成解說文案與電影字幕來進行關聯(lián)，基于字幕來錨定時間節(jié)點，從而獲取某段（解說文案）以及與其（原始電影相關視頻片段的起止時間點）之間的關系。

詳細步驟

我們的AI工具的設計思路，是基于電影的字幕信息，來輔助AI分析電影的內容，生成解說文案，匹配視頻片段，制作電影短視頻。 原始輸入的材料如下：

  • 1.電影全片
  • 2.匹配的電影字幕
  • 3.電影名稱

最終輸出如下：

  • 電影解說文案（便于二次配音）
  • 已完成了解說文案配音的電影短視頻

具體的步驟如下：

  • 第一步：使用LLM（Large Language Model，大型語言模型）生成解說文案。我們首先根據電影的名稱，從互聯(lián)網上拉取電影的相關信息，比如簡介，評價，類型，主題，風格等，然后結合電影的字幕信息，使用LLM生成一篇適合的解說文案。我們的目標是生成一篇能夠概括電影的主要內容，突出電影的特點，吸引讀者的興趣，引導讀者的思考的解說文案。我們需要為LLM提供一個合適的prompt（提示），來指導它的生成過程。我們的prompt的格式如下：
電影名稱：{電影名稱}
電影信息：{電影信息}
電影字幕：{電影字幕}
解說文案：

其中，電影名稱是電影的標題，電影信息是電影的相關信息，電影字幕是電影的字幕信息，解說文案是LLM要生成的輸出。我們將這個prompt作為LLM的輸入，讓它自動地完成解說文案的生成。

  • 第二步：使用LLM分解解說文案為多個解說單元。我們將上一步生成的解說文案，作為LLM的輸入，使用LLM基于故事情節(jié)的發(fā)展，電影場景的變化，將解說文案分解為多個解說單元。每個解說單元是一個完整的語句，能夠描述電影的一個片段，一個細節(jié)，一個主題，一個觀點等。我們需要為LLM提供一個合適的prompt，來指導它的分解過程。我們的prompt的格式如下：
解說文案：{解說文案}
解說單元：
- {解說單元1}
- {解說單元2}
- {解說單元3}
- ...

其中，解說文案是上一步生成的解說文案，解說單元是LLM要生成的輸出。我們將這個prompt作為LLM的輸入，讓它自動地完成解說單元的分解。

  • 第三步：使用LLM匹配解說單元和電影字幕，錨定時間節(jié)點。我們將上一步生成的解說單元和電影的字幕信息，作為LLM的輸入，使用LLM完成解說單元和電影字幕的匹配，基于字幕來錨定時間節(jié)點，從而獲取某個解說單元以及與其對應的原始電影相關視頻片段的起止時間點之間的關系。我們的目標是找到最合適的視頻片段，來配合解說單元的內容，形成一個完整的電影短視頻單元。我們需要為LLM提供一個合適的prompt，來指導它的匹配過程。

我們的prompt的格式如下：

解說單元：{解說單元}
電影字幕：{電影字幕}
時間節(jié)點：{開始時間}-{結束時間}

其中，解說單元是上一步生成的解說單元，電影字幕是電影的字幕信息，時間節(jié)點是LLM要生成的輸出。我們將這個prompt作為LLM的輸入，讓它自動地完成時間節(jié)點的錨定。

  • 第四步：如果某個解說單元文案內容較長，還需要遞歸將解說單元進行拆分，執(zhí)行與視頻片段的匹配，一般一個解說單元應該是一個完整的語句但不超過30s。我們將上一步生成的解說單元和時間節(jié)點，作為LLM的輸入，使用LLM判斷解說單元的長度是否超過30s，如果超過，就將解說單元進一步拆分為更小的解說單元，并重新執(zhí)行與視頻片段的匹配，直到所有的解說單元都不超過30s。我們需要為LLM提供一個合適的prompt，來指導它的拆分過程。我們的prompt的格式如下：
解說單元：{解說單元}
時間節(jié)點：{開始時間}-{結束時間}
解說單元拆分：
- {解說單元1}，時間節(jié)點：{開始時間1}-{結束時間1}
- {解說單元2}，時間節(jié)點：{開始時間2}-{結束時間2}
- {解說單元3}，時間節(jié)點：{開始時間3}-{結束時間3}
- ...

其中，解說單元是上一步生成的解說單元，時間節(jié)點是上一步生成的時間節(jié)點，解說單元拆分是LLM要生成的輸出。我們將這個prompt作為LLM的輸入，讓它自動地完成解說單元的拆分。

  • 第五步：基于時間節(jié)點分段將解說文案單元tts轉化為解說音頻，基于音頻的長度及解說文案匹配的視頻時間節(jié)點截取原始視頻，并整合成視頻后配音。我們將上一步生成的解說單元和時間節(jié)點，作為tts（Text-to-Speech，文本轉語音）的輸入，使用tts將解說文案單元轉化為解說音頻，然后根據解說音頻的長度和解說文案匹配的視頻時間節(jié)點，從原始電影中截取相應的視頻片段，并將解說音頻和視頻片段整合成一個電影短視頻單元。我們可以使用一些現有的tts和視頻處理的工具，來完成這一步的操作。

  • 第六步：循環(huán)剪輯每個解說單元，并在剪輯時，在每個單元間增加轉場效果，并最終將所有單元整合到一起形成完成電影視頻解說短視頻輸出。我們將上一步生成的電影短視頻單元，按照解說文案的順序，依次進行剪輯，同時在每個單元之間增加一些轉場效果，比如淡入淡出，切換，縮放等，來增加電影短視頻的流暢性和美觀性。最后，我們將所有的電影短視頻單元整合到一起，形成一個完整的電影視頻解說短視頻輸出。我們可以使用一些現有的視頻編輯的工具，來完成這一步的操作。

通過這六個步驟，我們就可以實現基于字幕的AI電影剪輯的功能，從而制作出精彩的電影短視頻。下篇文章，我們將介紹我們的AI工具的實現過程，包括使用的技術，模型，數據，算法，代碼等細節(jié)，以及遇到的問題和解決方案。

總結

在本文中，我們介紹了一種基于字幕的AI電影剪輯的方法的設計思路，它可以利用電影的字幕信息，來輔助AI分析電影的內容，生成解說文案，匹配視頻片段，制作電影短視頻。

感覺寫的不錯的可以點擊AI電影剪輯-巧用字幕批量剪輯電影短視頻(一)關注我，我會持續(xù)為你更新精彩內容。

在后續(xù)內容中我們將繼續(xù)詳細地介紹我們的AI工具的實現過程（包含詳細代碼示例），效果展示，以及未來展望和改進方向。我們希望通過這種方法，能夠為AI電影剪輯的發(fā)展，提供一種新的思路和方案，也能夠為電影的觀看，學習，分享，欣賞，提供一種新的方式和體驗。

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