技術實現概述

介紹利用代碼生成電影預告片的核心技術棧，包括視頻處理、AI模型和自動化工具的組合應用。

關鍵技術與工具

FFmpeg
視頻剪輯、轉碼、拼接的基礎工具，通過命令行實現快速處理。

Python + OpenCV
自動化處理視頻幀，實現場景檢測、關鍵幀提取等操作。

AI模型（如CLIP、Whisper）

• CLIP：分析視頻內容與文本描述的匹配度，篩選適合片段。
• Whisper：自動生成字幕或旁白文本。

文本轉語音（TTS）
使用Google TTS或PyTorch實現的TTS模型生成配音。

模板引擎（如Jinja2）
動態生成視頻分鏡腳本，控制節奏與轉場效果。

實現步驟

數據預處理
調用FFmpeg將原始視頻分割為片段，提取元數據（時長、關鍵幀）。

內容分析與篩選
用CLIP模型計算視頻片段與預設關鍵詞（如“動作”“懸念”）的相似度，篩選高匹配片段。

音頻合成
結合Whisper的轉錄結果和TTS生成配音，調整時間軸對齊視頻。

剪輯與渲染
通過FFmpeg命令拼接片段，添加轉場特效與背景音樂，輸出最終視頻。

代碼示例（Python偽代碼）

import cv2  
import subprocess  

# 用FFmpeg分割視頻  
subprocess.run(["ffmpeg", "-i", "input.mp4", "-ss", "00:00:00", "-t", "10", "clip1.mp4"])  

# OpenCV讀取關鍵幀  
cap = cv2.VideoCapture("clip1.mp4")  
ret, frame = cap.read()  
if ret:  
    cv2.imwrite("keyframe.jpg", frame)

優化方向

• 引入強化學習動態調整剪輯節奏。
• 使用StyleGAN生成自定義轉場動畫。
• 多語言字幕的自動化適配。

應用場景

• 影視製作中的快速原型設計。
• 社交媒體短視頻的批量生成。
• 教育領域的課件視頻自動化。