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剪辑师先别哭,剪刀手AI做视频仍需要三步走

人工智能
亿欧
崔粲
2017-11-28 08:05
[ 亿欧导读 ] AI可能会在大部分领域辅助人的工作,小部分领域自动完成剪辑。AI辅助人的工作中,大部分由机器完成,少部分由人完成。AI可能从结构较简单的资讯类领域开始应用,逐渐向专业视频领域应用。
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2016年9月时,20世纪福克斯公司与IBM合作,运用Watson为其最新科幻电影《Morgan》剪辑出了预告片。2017年7月,斯坦福大学与Adobe的研究人员共同开发出了一种全新的人工智能程序,可以自动完成视频剪辑的工作。无独有偶,国内的慧川智能也推出了智影(zenvideo.cn)平台,基于输入的文字自动生成视频。一系列事件不禁让人怀疑,难道剪辑师也要失业了么?

Adobe与斯坦福研究项目

目前看应该还不会那么快。Watson仍需要工作人员协助其剪辑最终的成片。斯坦福大学与Adobe的AI专为基于对话的视频而设计,需要进一步的工作才能使程序与其他类型的镜头一起使用。智影的平台目前也只先自动生成视频框架,还需要人做进一步编辑。

不过众多周知,剪辑视频是个非常费时的工作,如果能用AI显著提升剪辑视频的效率,也是意义巨大的。通过各方面研究,及与智影创始人,卡耐基梅隆大学康洪文博士的交流,亿欧智库认为,AI剪辑视频是有可能的,但不会完全替代剪辑师,也不可能短时间内完全自动化,但会经历几个阶段的发展,得到一定程度的应用。

第一阶段,AI识别画面内容,节约素材收集的时间。目前的AI技术,已经能够基于图像识别,从各个渠道,搜索并提取切分出包含特定关键词内容的视频片段,汇总在一起,节省人来搜索和切分素材的时间。这里AI识别的主要是视频画面中的对象,如这段视频是XX明星,这段视频里X分X秒到X分X秒有埃菲尔铁塔的镜头等,对视频认知还比较初级。

第二阶段,AI能够理解镜头语言,通过学习人的操作,根据文本对视频进行剪辑。这一阶段的机器对视频的理解深入到镜头的内容,及镜头语言的运用,如:这是一个固定的特写镜头,节奏快,明亮暖调,X秒主角入画,X秒主角出画,内容是A打了B一拳,打在B的脸上,这段视频对应的文字描述是:A狠狠给了B一拳。

机器能够理解镜头语言后,就可以学习剪辑规则去组接视频。一些基本的剪辑规则由人根据镜头组接原则预先设置好,其它剪辑规则,通过让机器学习人剪辑的视频,学习人剪辑视频是如何将文字与镜头对应起来的,逐步完善机器自动进行镜头组接的能力。

第二阶段可以用于辅助专业人员快速剪辑视频,机器先完成粗剪,人来进行精剪。部分简单视频也可以交由AI自动完成。比如一个真人秀内容,可能有几十上百个机位在同时录制,素材比成片高达1000:1甚至更多,前期从几十台机位的素材中快速找到最终剪辑需要的镜头,也是相当费时费力的过程,AI可以把这个过程快速简化掉。

第三阶段,不再需要剧本,机器能够理清素材间的联系,根据学习的镜头组接规则,面向特定目标自动进行视频的剪辑。特定目标可能是一些剪辑风格,如多用特写,也可能是剪出的目标视频的时长,也可能是从剪出某角色的全部内容等。这个阶段机器已经能够承担部分创造性内容的剪辑工作。

即便到达第三阶段,由于剪辑目标经常难以描述,AI肯定不可能完全替代人的工作。总体来看,AI未来可能会在大部分领域辅助人的工作,小部分领域自动完成剪辑。AI辅助人的工作中,又有大部分由机器完成,少部分由人完成。从应用领域来看,AI可能从结构较简单的资讯类领域开始应用,随着数据的积累和不断的学习,逐渐向结构更复杂的领域扩展。

智影的编辑器界面

就目前的技术水平,已经上线的智影公众版,在用户输入一篇文章、一个链接或者一个关键词后,能够自动搜索匹配的图片及视频素材,并配以人工智能合成的语音,最后融合成一条短视频,再由人进行后期编辑完善。智影面向细分垂直领域在尝试训练机器第二阶段的能力。第二阶段理解镜头语言中的行为识别等很多技术还有很长的路要走,即便不能完全理解视频镜头,也可能在一些结构相对比较固定的领域应用。第三阶段目前技术可能还达不到,主要期待未来。

所以总体来看,AI向视频生产领域的渗透,有助于提升视频生产工作效率,剪辑师们无需过于担心,但也还是可以积极了解新技术,让新技术为自己助力,而不是被新技术替代。

除了剪辑师,记者、设计师、画家、作曲家等很多内容从业者都已经或多或少感受到了AI的渗透。AI到底都渗透到了内容生产的哪些环节,将对从业者产业哪些影响,能不能替换人?针对以上问题,亿欧智库近期将发布的AI+内容生产研究报告中将予以解答,敬请关注~


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