引言
实现AI电影剪辑是一项非常复杂和困难的任务，它涉及到多个领域和技术的交叉和融合，比如计算机视觉，自然语言处理，多媒体处理，机器学习，深度学习等。 
目前，AI电影剪辑还处于一个初级的阶段，还存在着很多的问题和挑战，比如如何准确地理解电影的内容，如何有效地生成合适的解说文案，如何精确地匹配合适的视频片段，如何优雅地制作出流畅的电影短视频等。
今天我将给大家介绍另一个取巧的思路，通过字幕批量剪辑电影短视频。
由于文章较长，代码很多，今天是全文的第一个部分-设计思路。
设计构思
我们的目标是希望能做一款批量电影视频解说短视频的AI工具，目前来看从视频->画面->文案->解说，对于token耗费很大，并且对模型的视觉要求高。 
基于以上难点构思了另外一种方案，目前来看视频解说的核心要点是解说内容与截取视频片段的匹配度。如果走视觉方案难度较大，可以考虑通过大模型完成解说文案与电影字幕来进行关联，基于字幕来锚定时间节点，从而获取某段（解说文案）以及与其（原始电影相关视频片段的起止时间点）之间的关系。 
详细步骤
我们的AI工具的设计思路，是基于电影的字幕信息，来辅助AI分析电影的内容，生成解说文案，匹配视频片段，制作电影短视频。 原始输入的材料如下：
- 1.电影全片
- 2.匹配的电影字幕
- 3.电影名称
最终输出如下：
- 电影解说文案（便于二次配音）
- 已完成了解说文案配音的电影短视频
具体的步骤如下：
- 第一步：使用LLM（Large Language Model，大型语言模型）生成解说文案。我们首先根据电影的名称，从互联网上拉取电影的相关信息，比如简介，评价，类型，主题，风格等，然后结合电影的字幕信息，使用LLM生成一篇适合的解说文案。我们的目标是生成一篇能够概括电影的主要内容，突出电影的特点，吸引读者的兴趣，引导读者的思考的解说文案。我们需要为LLM提供一个合适的prompt（提示），来指导它的生成过程。我们的prompt的格式如下：
电影名称：{电影名称}
电影信息：{电影信息}
电影字幕：{电影字幕}
解说文案：
其中，电影名称是电影的标题，电影信息是电影的相关信息，电影字幕是电影的字幕信息，解说文案是LLM要生成的输出。我们将这个prompt作为LLM的输入，让它自动地完成解说文案的生成。
- 第二步：使用LLM分解解说文案为多个解说单元。我们将上一步生成的解说文案，作为LLM的输入，使用LLM基于故事情节的发展，电影场景的变化，将解说文案分解为多个解说单元。每个解说单元是一个完整的语句，能够描述电影的一个片段，一个细节，一个主题，一个观点等。我们需要为LLM提供一个合适的prompt，来指导它的分解过程。我们的prompt的格式如下：
解说文案：{解说文案}
解说单元：
- {解说单元1}
- {解说单元2}
- {解说单元3}
- ...
其中，解说文案是上一步生成的解说文案，解说单元是LLM要生成的输出。我们将这个prompt作为LLM的输入，让它自动地完成解说单元的分解。
- 第三步：使用LLM匹配解说单元和电影字幕，锚定时间节点。我们将上一步生成的解说单元和电影的字幕信息，作为LLM的输入，使用LLM完成解说单元和电影字幕的匹配，基于字幕来锚定时间节点，从而获取某个解说单元以及与其对应的原始电影相关视频片段的起止时间点之间的关系。我们的目标是找到最合适的视频片段，来配合解说单元的内容，形成一个完整的电影短视频单元。我们需要为LLM提供一个合适的prompt，来指导它的匹配过程。
我们的prompt的格式如下：
解说单元：{解说单元}
电影字幕：{电影字幕}
时间节点：{开始时间}-{结束时间}
其中，解说单元是上一步生成的解说单元，电影字幕是电影的字幕信息，时间节点是LLM要生成的输出。我们将这个prompt作为LLM的输入，让它自动地完成时间节点的锚定。
- 第四步：如果某个解说单元文案内容较长，还需要递归将解说单元进行拆分，执行与视频片段的匹配，一般一个解说单元应该是一个完整的语句但不超过30s。我们将上一步生成的解说单元和时间节点，作为LLM的输入，使用LLM判断解说单元的长度是否超过30s，如果超过，就将解说单元进一步拆分为更小的解说单元，并重新执行与视频片段的匹配，直到所有的解说单元都不超过30s。我们需要为LLM提供一个合适的prompt，来指导它的拆分过程。我们的prompt的格式如下：
解说单元：{解说单元}
时间节点：{开始时间}-{结束时间}
解说单元拆分：
- {解说单元1}，时间节点：{开始时间1}-{结束时间1}
- {解说单元2}，时间节点：{开始时间2}-{结束时间2}
- {解说单元3}，时间节点：{开始时间3}-{结束时间3}
- ...
其中，解说单元是上一步生成的解说单元，时间节点是上一步生成的时间节点，解说单元拆分是LLM要生成的输出。我们将这个prompt作为LLM的输入，让它自动地完成解说单元的拆分。
- 第五步：基于时间节点分段将解说文案单元tts转化为解说音频，基于音频的长度及解说文案匹配的视频时间节点截取原始视频，并整合成视频后配音。我们将上一步生成的解说单元和时间节点，作为tts（Text-to-Speech，文本转语音）的输入，使用tts将解说文案单元转化为解说音频，然后根据解说音频的长度和解说文案匹配的视频时间节点，从原始电影中截取相应的视频片段，并将解说音频和视频片段整合成一个电影短视频单元。我们可以使用一些现有的tts和视频处理的工具，来完成这一步的操作。
- 第六步：循环剪辑每个解说单元，并在剪辑时，在每个单元间增加转场效果，并最终将所有单元整合到一起形成完成电影视频解说短视频输出。我们将上一步生成的电影短视频单元，按照解说文案的顺序，依次进行剪辑，同时在每个单元之间增加一些转场效果，比如淡入淡出，切换，缩放等，来增加电影短视频的流畅性和美观性。最后，我们将所有的电影短视频单元整合到一起，形成一个完整的电影视频解说短视频输出。我们可以使用一些现有的视频编辑的工具，来完成这一步的操作。
通过这六个步骤，我们就可以实现基于字幕的AI电影剪辑的功能，从而制作出精彩的电影短视频。下篇文章，我们将介绍我们的AI工具的实现过程，包括使用的技术，模型，数据，算法，代码等细节，以及遇到的问题和解决方案。
总结
在本文中，我们介绍了一种基于字幕的AI电影剪辑的方法的设计思路，它可以利用电影的字幕信息，来辅助AI分析电影的内容，生成解说文案，匹配视频片段，制作电影短视频。
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在后续内容中我们将继续详细地介绍我们的AI工具的实现过程（包含详细代码示例），效果展示，以及未来展望和改进方向。我们希望通过这种方法，能够为AI电影剪辑的发展，提供一种新的思路和方案，也能够为电影的观看，学习，分享，欣赏，提供一种新的方式和体验。