引言

實現(xiàn)AI電影剪輯是一項非常復(fù)雜和困難的任務(wù)，它涉及到多個領(lǐng)域和技術(shù)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(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)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(nèi)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(shè)計思路。

設(shè)計構(gòu)思

我們的目標(biāo)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(gòu)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(nèi)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(guān)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(guān)視頻片段的起止時間點）之間的關(guān)系。

詳細步驟

我們的AI工具的設(shè)計思路，是基于電影的字幕信息，來輔助AI分析電影的內(nèi)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(jù)電影的名稱，從互聯(lián)網(wǎng)上拉取電影的相關(guān)信息，比如簡介，評價，類型，主題，風(fēng)格等，然后結(jié)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(biāo)是生成一篇能夠概括電影的主要內(nèi)容，突出電影的特點，吸引讀者的興趣，引導(dǎo)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(dǎo)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(biāo)題，電影信息是電影的相關(guān)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(dǎo)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(yīng)的原始電影相關(guān)視頻片段的起止時間點之間的關(guān)系。我們的目標(biāo)是找到最合適的視頻片段，來配合解說單元的內(nèi)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(dǎo)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(jié)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(nèi)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(yīng)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(dǎo)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(jié)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(jié)束時間1}
- {解說單元2}，時間節(jié)點：{開始時間2}-{結(jié)束時間2}
- {解說單元3}，時間節(jié)點：{開始時間3}-{結(jié)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(zhuǎn)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(zhuǎn)語音）的輸入，使用tts將解說文案單元轉(zhuǎn)化為解說音頻，然后根據(jù)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(yīng)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(xiàn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)過程，包括使用的技術(shù)，模型，數(shù)據(jù)，算法，代碼等細節(jié)，以及遇到的問題和解決方案。

總結(jié)

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(shè)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(nèi)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(guān)注我，我會持續(xù)為你更新精彩內(nèi)容。

在后續(xù)內(nèi)容中我們將繼續(xù)詳細地介紹我們的AI工具的實現(xiàn)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(xué)習(xí)，分享，欣賞，提供一種新的方式和體驗。