大模型驱动的影视短视频智能生产实践

大模型驱动的影视短视频智能生产实践.pptx

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#影视短视频 #大模型驱动 #智能生产
行业痛点：传统影视短视频生产依赖人工（单视频耗时30分钟）+ 跨模态匹配效率低（中文表意复杂导致语义偏差↑40%）+ 领域知识缺失（古装/科幻剧专有名词未覆盖率超50%）。
技术方案：

• AI能力：自研多模态匹配模型（mAP↑55.94%）+ LLM生成剧本（支持解说/悬挂词/混剪）+ 音色定制（角色原声还原度90%）。
• 数据训练：基于优酷知识图谱（10万+影视实体）+ 人工标注领域语料（覆盖剧情/角色/动作）。
• 产品形态：优酷「AI剧组」平台，全流程自动化（文案→分镜→匹配→合成），支持个性化分发与规模化生产。

应用流程：

• 场景：影视解说、高能混剪、CP看点生成。
• 输入：原始影视素材（如《新闻女王》剧集）+ 用户需求标签（如“悬疑解说”“搞笑混剪”）。
• AI处理：LLM生成结构化文案→分镜脚本抽取多槽位元素→多模态模型匹配视频片段→智能合成（字幕擦除/音色适配）。
• 输出：成品短视频（6分钟/个）+ 个性化分发素材（覆盖95%创作者需求）。
• 人机协同：人工审核关键分镜（误差率↓30%），优化模型对齐领域知识（迭代周期缩短50%）。

成果：

• 效率提升：单视频生产耗时从30分钟→6分钟（效率↑80%），日产能达1000+视频。
• 质量优化：跨模态匹配准确率（mAP 9.45↑55.94%），用户内容使用率提升95%。
• 商业价值：降低制作成本70%，外投拉新转化率提升25%，催生“AI自制短剧”模式（月均上线10+部）。

挑战应对：

• 数据瓶颈：构建影视领域知识库（专有名词覆盖↑60%），动态更新热点标签（响应速度↑50%）。
• 技术难点：优化中文语义稀疏性（向量空间对齐度↑75%），解决镜头快速切换的时序匹配（IoU↓2.74%）。
• 合规方案：版权声明嵌入生成内容（侵权拦截率99%），敏感画面自动过滤（合规通过率100%）。

关键补充项：

• 数据对比：传统生产需5人团队/周，AI剧组仅需1人监控/日。
• 场景细节：输入“《异人之下》唱式解说”，AI生成押韵文案+匹配打斗/歌舞片段，输出3分钟混剪视频。
• 商业链路：单项目ROI提升3倍，衍生“短视频素材SaaS”服务（按需订阅）。
• 风险提示：AI生成内容需规避剧透争议（剧情关键词屏蔽），音色定制需演员授权（合规协议前置）。

逻辑串联：行业痛点（低效/高成本）→技术方案（多模态+LLM）→应用流程（素材→AI处理→分发）→成果（效率↑/成本↓）→挑战（数据/技术/版权）。
标签调用：#影视短视频 #大模型驱动 #智能生产 #优酷AI剧组