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智能視頻剪輯市場一派火熱!未來你看的視頻或許都是機器人生成的

短視頻+人工智慧+To B服務…智能視頻剪輯平台毫無懸念地成為了又一熱門風口。

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從與梨視頻合作的Wochit開始,背靠AI技術快速生產視頻的「智能剪輯」理念與應用開始進入人們視野。當視頻內容佔據全網流量「半壁江山」,視頻廣告規模一路瘋長,沒有人能夠無動於衷。而智能視頻剪輯應用,則成為繼「機器人寫作」之後解放行業生產力的又一救命稻草。

近期,除了國外智能視頻剪輯應用不斷為國人所知和引入,本土的系列智能視頻剪輯平台也絡繹不絕地湧現,一場角逐正在上演。

技術、資本入局智能剪輯領域

於2012年成立的Wochit,最早作為一家短視頻製作服務平台,為品牌和個人提供高質量的視頻製作服務。隨著技術的升級,得以藉助AI技術實現視頻自動化生產,受到行業追捧,並在全球吸引了超過350家媒體使用其付費服務。

去年,IBM旗下人工智慧系統Watson也為智能剪輯奉上了一次漂亮的先鋒實驗。Watson為20世紀福克斯公司於2016年上映的驚悚電影《Morgan》剪輯預告片。研究團隊將100部恐怖電影的預告片中的每個鏡頭分離出來,對Watson進行訓練,Watson會對這些預告片進行視覺、音頻、場景構成的分析。接著將完整的影片《Morgan》導入到Watson中,在「觀看」了電影后,Watson迅速挑出10個最適合製作預告片的電影場景。最後,Wstson從90分鐘的影片中,為製作人篩選出一段長達六分鐘的影片,也讓預告片的剪輯時間縮減到24小時。

#視頻:驚悚片《Morgan》預告片(Watson剪輯版)

智能剪輯除了被應用於新聞媒體、電影等專業領域,如今也開始滲透進人們的日常生活。例如Go pro推出可以和硬體連接實現快速智能化剪輯的軟體Quik, Quik可以自動分析視頻、抓住精彩瞬間,並為視頻尋找可以匹配的歌曲,讓用戶隨時隨地製作視頻短片並分享。

同樣瞄準運動愛好者和視頻分享者的Graava,則推出智能運動相機和配套的移動端應用。該相機內置了智能感應模塊,可以通過辨別人體心跳頻率來識別出拍攝者激動瞬間,並自動剪輯成視頻片段。

台灣的初創公司GliaCloud研發了一套機器自動生產視頻的系統GliaStudio,該系統主要針對新聞訊息,服務於天氣、體育、娛樂、社會新聞等領域,用戶只需簡單幾步輸入文字內容或者鏈接,系統即可自動選取自有資料庫或公開來源內的影片片段、照片等素材生成影片。

#視頻:GliaStudio智能生產新聞視頻示意過程

就在這個月中旬,一家名叫慧川智能的公司宣布獲得數千萬人民幣A輪融資,旗下主要產品智影,同樣是一個能夠將腳本文字快速轉化為短視頻的雲平台。在用戶輸入一篇文章、一個鏈接或者一個關鍵詞後,它將基於人工智慧技術,自動搜索合適的圖片及視頻素材,並配以人工智慧合成的語音,最後融合成一條短視頻。目前該產品已經與湖南衛視、芒果TV等衛視、平台達成合作,提供一站式視頻剪輯及製作服務。

與此同時,國內視頻平台也在扶持智能視頻剪輯平台的開發。6月9日,由微博、秒拍和億幕共同推出的PGC視頻內容服務平台雲剪系統正式開放。這個系統面向媒體和視頻機構提供視頻素材管理、視頻剪輯和發布的服務,據報道最快可以在2分鐘內製作出一個達到PGC水平的短視頻。同一天,愛奇藝宣布成立創新實驗室「Innovation Lab」,稱要「在全球範圍內尋找頂尖合作夥伴,共同制定視頻領域的AI技術標準」,並提出「AI 藝術家」的口號。

很顯然,有關智能視頻剪輯的故事和「夢想」越來越多,那麼這個故事的根本內核是什麼?

視頻剪輯的「智能」內核

相較於傳統視頻剪輯操作軟體,擁有AI技術加持的智能視頻剪輯平台使得視頻生產的門檻大為降低,並且減少了重複勞動。據初步計算,AI處理的成本僅為人工處理的千分之三,而視頻剪輯的速度則是人工的40倍。智影就表示,資深視頻剪輯師需要花費2-4小時剪分鐘時長的影片,在智影系統下,算上人工調整也只需要3-5分鐘。

智能視頻剪輯平台涉及到較多的AI技術,智影創始人康洪文表示,智影的技術主要在計算機視覺、信息檢索&NLP以及大規模雲計算三方面。

遍觀這些智能視頻剪輯平台,它們中多數的視頻剪輯處理流程呈現出較為一致的表徵,基本可以被概括為以下幾個關鍵詞——

Step1 內容分析

通過用戶輸入的視頻腳本文字或貼上的網址URL,許多智能視頻剪輯平台會利用自然語言處理演演算法對用戶試圖表達的內容主題和關鍵詞進行自動分析,併產生具有分幕的影片劇本。

Step2 素材匹配

分析過後,智能視頻剪輯系統會根據分析結果自動搜尋網路雲端或客戶素材庫中相對應的圖像或影像內容,在設定好的演算法之下,系統會自動將其整合成視頻短片。

有的智能視頻剪輯平台除了擁有自己的雲端素材庫之外,也支持用戶上傳視頻素材,例如雲剪系統,其允許用戶建立自己的專屬素材庫,並對用戶的視頻素材庫進行統一管理。

Step3 視頻確認與優化

智能系統在進行視頻素材的拼接整合時會同時輸出多個視頻版本,交由用戶選擇、確認。與此同時,多數智能系統可以檢測社交媒體中已發布視頻的播放及傳播效果,根據效果反饋優化之後的視頻劇本及素材匹配。

Step4 個性化標籤

智能視頻剪輯平台也並非只能依靠AI進行自動視頻生產,用戶可以對產出的視頻自主編輯、進行二次創作,例如添加文字特效、轉場特效、背景音樂等。如此一來,智能視頻剪輯平台同時裝配了人工智慧和傳統剪輯的雙重內核。

Step5 一鍵分發

面對當下各大媒體都會將生產出的視頻在社交平台上分發的需求,智能視頻剪輯平台為用戶提供適用於不同平台的視頻畫幅尺寸,用戶可以自主選擇想要的尺寸,並一鍵生成各個平台的視頻,這樣就極大縮減了人工上傳視頻所需要的勞動力和時間成本。

「AI剪輯師」的商業前景

梳理看來,目前智能剪輯產品已經有了較為成型的產品邏輯和商業價值。此前,Wochit在與梨視頻合作時,簽署了中國獨家合作協議,或多或少阻斷了來自中國市場更多的商業合作。然而,隨著新一波本土智能剪輯平台的崛起,正在不斷激活競爭與市場潛力,國內智能視頻剪輯行業或許能夠醞釀更多奇蹟。

一方面是內容平台、自媒體需求量巨大,亟待提升視頻內容生產力,蛋糕足夠大;另一方面,智能剪輯平台也已由早期的通過單一化提供視頻服務付費,轉變到現階段包括「視頻服務費、視頻中插入的廣告分紅、發展客戶端滿足客戶更多需求」等在內的多元化盈利模式。例如,如今Wochit就不單靠向客戶收取視頻製作費創收,還能夠從視頻中插入的廣告中分得一杯羹。

但智能視頻剪輯平台同樣有自己的軟肋——視頻產出同質化問題。如果把剪輯視頻比喻作裝修,那麼智能視頻剪輯平台就非個性化的「標準化家裝」,生產出來的內容很容易「如一個模子刻出」,而這對於追求創意、質量的視頻市場來說,無疑是最大的短板。此外,目前的產品還存在演算法識別不夠精準、不能很好地表現視頻需求者關注點等問題。

同時再看市場上的視頻內容,爆款視頻的誕生往往需要依靠專業團隊耗費相當的時間成本才可打磨而就,人工智慧在視頻剪輯中的應用更傾向於數量的快速積累;就爆款視頻而言,AI加持的視頻質量還有待考量。

但歸根結底,輸入的內容最終決定了輸出的質量,現階段來說剪輯功能更像是處理加工的加速器。優質內容+創意思考+高效工具+策略性地組合運用,智能視頻剪輯或許才能真正為這個市場增添正向驅動力。

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