AI视频制作：90%的成品都是垃圾！企业级视频批量剪辑的正确姿势
AI自动剪辑，在企业实际生产的当下，真的有效吗？
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今天趁着 Cursor 高级模型额度还没用完，我把视频剪辑助手优化了一下，解决了小伙伴们在使用过程中遇到的两个小 Bug。
顺便来聊一下现阶段的 AI自动剪辑，
是真坑，还是真香。
AI vs 实拍
现在全网都在说 AI 视频制作，大多是指借助 AI 文生视频、图生视频的能力，从无到有生成画面和配音。
这种视频的好处是新奇、吸睛，很多人用这种视频在 YouTube 上赚美刀。
但近一年来，我们基本没有采用这种方式。
我们主要还是依靠实拍每个行业的自有素材，或者从网上寻找优质素材进行整合，形成自己的素材库。
因为在真正实操过程中，现阶段 AI 生成视频仍是按秒计费。做一分钟的视频，动不动就是几十块钱起步。
在企业实际生产流程中，一般不会选择这种方式，除非是做少量画面，或者部分广告素材。比如电商详情页的介绍视频，这种是可以接受的。
但如果要批量生产视频，这个成本是无法承受的。
当然，未来情况肯定会反转。
从 Sora2 能生成 25 秒视频开始，再到国产平替“豆包”把价格打下来……等到未来 AI 生成视频的成本显著低于人工拍摄时，我们或许才会在实际生产中大规模使用 AI 生成素材。
一键工作流
去年，在 Coze、n8n 还没像现在这样普及之前，我们就用 RPA + AI 搭建过类似“一键生成视频”的工作流。
比如，输入一个爆款链接，系统自动提取文案、AI 改写、匹配素材、生成视频并保存。
你给它一个链接，它还你一个原创视频。
如果作为演示，这套流程确实很吸引人。
但放到企业真实生产环境中，可能生成十条视频，连三分之一都达不到可用标准。
我们有一个很朴素的判断标准，假设这是你的个人账号，你愿意把这样的视频发出去吗？
恐怕 80% 的成品你都没脸发布。
只要是“一键生成”，其中每个环节都像是在“抽卡”。
比如 AI 二创的成功率可能是 80%，视频匹配和视频制作又各有 80% 的成功率。看上去 80% 已经不低，但当三个 80% 叠加，最终成功率是多少？
只剩 51.2%。
这还只是理想状态。
经过我们的实际测试，真正能用的可能只有五分之一。
举个例子：在全自动流程中，AI 在创作时有一定概率会添加无关的解释性文字。如果完全没有人工干预，这些文案也会被做到视频里。
让故事，成为事故。
所以，凡是声称“一键生成视频”就能达到生产级质量的，在现阶段 AI 能力下，都非常困难，除非有专业团队对模型进行专门训练。
普通小团队或个人开发者仅借助 n8n、Coze、RPA 等工具做封装或套壳，基本很难实现生产级输出。
AI 自动剪辑
现阶段的 AI 自动生成视频，达不到企业级批量生产的要求。
那么，视频制作环节如何借助 AI 实现自动化呢？
目前我们主要从两方面入手：
第一是文案，这点大家应该很熟悉，就像写文章一样，可以利用 AI 协助完成批量文案生产。
原来人工写一篇，借助 AI 可以二创成 10 篇、100 篇内容观点相似，表达形式略作调整，就又成了一篇“原创稿”。
重点还是你提供观点或选题，只是借助 AI 进行二创，从而得到多篇原创内容。
第二个重点，也是我们工具的核心功能：让 AI 分析文案内容，与本地素材库进行智能匹配。
根据文案的每一句话在讲什么，从素材库中自动抽取对应的素材。
比如做一篇长沙旅游攻略，讲到橘子洲头，匹配毛爹爹雕像的打卡视频；讲到岳麓书院，就应出现岳麓书院的实拍素材。
再结合剪映的接口，我们就可以将视频剪辑的基础工作全部交由工具完成。
AI 在这里的作用，就是实现“音画匹配”：让声音/字幕与画面/素材精准对应。
总结一下 AI 在视频制作中的两大功能：一是辅助文案创作，二是实现文案与本地素材的分析匹配。
工具的作用，则是将 AI 分析匹配后的文案和素材，自动组装成剪映草稿文件。
这样一来，一条平时需要运营人员花费两小时剪辑的旅游攻略视频，现在借助工具，3 分钟就能完成初稿。
AI配音，声音克隆，素材去重，音乐、音效，字幕，都是自动生成的。
后面我们再来单独聊聊，在整个内容生产过程中，我们会借助哪些工具、使用怎样的流程来实现。
AI 不是来取代人的，而是来帮人做掉那些“不想做却又必须做”的重复劳动。
把省下来的时间，留给思考、创意和判断，这些才是真正创造价值的地方。
结束
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