AI黑科技剪辑的用途及发展轨迹.doc

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1、AI黑科技剪辑的用途及发展轨迹　　导读：不仅在体育上，AI剪辑最早是被应用在电影制作上，但是在这两者上的应用上却有一定的差异，并呈现一系列问题，下面笔者将据此进行分析。　　今年世界杯迄今为止最大冷门，无疑是卫冕冠军德国0：1爆冷负于墨西哥，险些0：2甚至0：3。世界杯的魅力就是永远会发生各种看似各种不可能的事，因此，留下了不少让球迷津津乐道的精彩瞬间。　　如何快速将这些精彩快速集合，二次引爆球迷呢？　　某视频网站在6月14日世界杯揭幕赛前正式发布最新“AI黑科技”—AI直播剪辑官，参与世界杯直播精彩短视频实时剪辑。事实上，在年初的2018足协杯资格赛上，人工智能剪辑就被运用

2、，全部自动化完成，不需要人工操作审核，实时捕捉、实时剪辑。　　不仅在体育上，AI剪辑最早是被应用在电影制作上，但是在这两者上的应用上却有一定的差异，并呈现一系列问题，下面笔者将据此进行分析。　　AI剪辑体育视频“sogreat”，剪辑电影就”tooweak“　　说起电影剪辑，不得不提王家卫。据说他拍电影不用剧本，全靠后期剪辑。张曼玉曾在拍《花样年华》接受记者采访时坦言，“拍他的戏很无奈，因为你永远不会知道他下一步会怎样走，根本无法准备。不过，每次看完剪片，我都会有意外惊喜，很开心。”　　这充分说明了剪辑在电影中的重要地位，类似于观音菩萨捏泥人造人时，最后吹的那口让泥人成真人

3、的一口气。　　体育往往是肢体运动，AI在剪辑前更多的是人脸识别和对相关动作的学习，但是电影是对白艺术，不仅是人脸识别还有语音语义识别。同时，体育运动是在既定的规则框架下进行的，AI不需要花费时间去去判断是否犯规，而在AI剪辑电影前，需要判断表演的好坏和拍摄的质量，还要能识别出穿帮镜头。二者的难度系数可想而知。　　因此，AI剪辑现阶段在体育领域的使用会远远高于在在电影领域的使用，在电影剪辑里，它更多的是作为一个辅助者。　　早前IBM的人工智能系统Watson曾为电影《Morgan》剪辑预告片。　　具体流程是先给Watson看100部恐怖电影预告片，准确的说，是这些影片的切割片

4、段或单独场景。Watson对这些预告片进行了画面、声音、创作构成的分析，并标记上对应的情感。随后，工作人员将电影《Morgan》导入，Watson迅速挑出了其中10个场景组成了一段长达6分钟的影片。最后在剪辑师的帮助下，这些镜头被剪辑成最终的成片。　　该预告片谈不上优秀，甚至有点“土”而无“味”。但是在营销和制作周期上的意义影响深远，本应10天到1个月的制作周期缩减到了24小时，获得了极大的曝光。除此之外并没有特别的意义，《Morgen》于2016年上映，在此之后鲜少听闻有电影用人工智能做预告片。　　AI剪辑更多是“成品“不是”作品“　　据说战地记者在拍摄的时候，有时候会因

5、为不熟悉情况没法获取一手资料，而这个时候如果托当地人去拍摄就会容易得多。对看新闻的人而言，他们不会太关心这段视频是不是抖动得厉害，画质是否不清晰，只要这个新闻事件被完整呈现。　　显然对很多球迷而言，呈现的意义比创作更大。能及时看到世界杯的进球和精彩合集是最重要的，再配上足够激动人心的音乐，球迷并不会在意其他。　　2018赛季NBA总决赛尘埃落定后，有视频网站实时上线了《杜兰特11年精彩回顾》。球迷对这部片子的要求不亚于对一部电影的标准，但是扪心自问，它绝对算不得一部精彩的剪辑，全程节奏平淡，层次感不清晰，看完内心毫无波澜。好的剪辑可以直戳人心，而AI剪辑显然和优秀的剪辑师还

6、有一段距离，AI剪辑的仅仅是“成品”而不是“作品”。　　　　AI剪辑的发展轨迹　　影视剪辑不仅重要，而且比较程式化，非常耗时。而AI的加持无疑有利于提升剪辑视频的效率，智能相对论的分析师雷宇认为，AI剪辑大体按照以下三个运行轨迹发展。　　第一步：画面识别，缩短素材收集时间　　这是AI对视频最基础的认知，这里的AI识别的主要是辨认视频画面中的对象。以世界杯为例，主要就是对高速运动下的球星人脸实时定位与检测，如这段视频几秒至几秒出现的球星是梅西，这一段是阿圭罗等，并能将他们的视频提取出来。　　2016年MilesDeep则使用了特殊的深度卷积神经网络，可以取其精华去其糟粕，更方

7、便你看小黄片。它可以移除所有不包含性接触的场景，或者编辑去掉一种特定的性行为，是一个很好用的色情视频分类或编辑工具。　　另一方面，有数据显示，2025年全球数据量将达到163ZB，这对人来说整理视频数据将越来越麻烦，但对AI来说，已经能够轻松做到从全网提取出包含特定关键词内容的视频片段，并截取出来统一进行分类整理，这一步的AI类似于一个小秘书。　　第二步：理解镜头语言，学习人类的镜头剪辑　　AI需要对视频的理解深入到镜头的内容及镜头语言的运用，学习剪辑规则，通过深度学习模仿人类的剪辑技巧，实现基本的剪辑。如在世界杯