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AI视频剪辑,被忽略的短视频幕后推手

2020-06-23 15:47:27 暂无评论 短视频剪辑

细数那些在机房熬大夜的职业,后期剪辑一定榜上有名,有人甚至夸张的说,后期剪辑、程序员与设计是三大「秃头」职业。


传统剪辑工作确实是比较繁琐又熬人的过程,前期素材的初筛、整理、成片粗剪素材的选择、精简时长……每一环节都耗时很久,可以说满是痛点,如何缩减后期剪辑的制作时间,提高剪辑效率,降低剪辑工作的门槛,给了AI技术工作者们广阔的研究空间。


2016年,IBM Watson在剪辑师的辅助下,制作了全球第一支「AI认知电影预告片」《Morgan》,历经三年多的发展,AI在视频剪辑领域的工作比重越来越大,它简化了短视频的制作过程,又缩减了长视频的后期剪辑时间,这一大趋势下,许多文章纷纷以「又一个职业将会被AI取代」等结论性标题介绍AI视频剪辑,剪辑师真的会被取代吗?AI目前都承担着后期剪辑中的哪些工作?是被取代还是被AI拯救呢?


带着这些疑问,笔者分别查阅了AI在短视频与长视频两个不同维度内容产品中担任的剪辑工作,在本文中梳理了其在后期剪辑领域的应用,并以此分析讨论AI若想取代剪辑师,路有多遥远。


 短视频,玩转套路,

 自动生成


短视频蓬勃发展的背后功臣之一便是AI剪辑,无论是各类智能剪辑App还是线上剪辑程序,让短视频剪辑如做ppt和上网一样便捷,将繁琐过程简单化,降低了视频制作的技术要求,这一转变大大提升了短视频平台的视频内容分享数量。这一过程不禁让笔者想到智能手机普及后社交网络平台的繁荣和自拍杆的全球风靡。


智能手机缩短了用户从拍照到上传SNS平台分享照片的整体流程,回想一下自拍杆刚诞生的80年代,使用相机自拍后,将胶卷送去冲洗店冲印,再将照片放入照片集中,方才可以分享给朋友。这一繁琐的过程如今由智能手机上的社交App便可一步完成。


同理短视频制作,以前由Final Cut和Premiere Pro等专业软件才可完成的剪辑工作,在AI入住后期剪辑后,已简化为App或智能剪辑平台可自动生成的内容,简便的操作无疑是短视频分享用户急速窜升的功臣之一。


AI目前在短视频领域的创作主要可分为两大类,其一是制作固定模式的短视频;其二为精彩集锦与预告片的剪辑制作。


在固定模式的短视频制作中,继2017年双11「鲁班制图」AI 1分钟内制作8000张海报后,2018年双11,阿里巴巴又带来了「黑科技」,「Alibaba Wood」商品展示短视频制作AI,它在1分钟内可制作200个商品展示短视频。



它是由浙大与阿里团队共同孵化,可自动获取并分析淘宝、天猫等平台已有的商品详情,并根据商品风格、卖点等进行短视频叙事镜头组合,梳理故事主线,还会推荐或生成匹配商品风格的背景音乐片段。


也同样在去年年末,12月26日,新华社发布了中国第一个短视频智能生产平台「MAGIC媒体大脑」,平台上设置了多个智能模板,覆盖时政新闻、突发事件、体育赛事、时尚娱乐等多个场景和领域,它可在6秒钟完成一条新闻短视频的制作,完成后还会自行分发至不同的平台。



由此可见,在模式较为固定和规整的短视频制作领域,相较于剪辑,受众对于该类短视频内容更为关注,我们可称为「模板式」短视频,AI已可自主高效的制作用户所喜欢的短视频内容,大规模的释放了原来该领域短视频制作的人力。


在UCG领域,也有可自动编辑制作视频的智能App与平台,以「Magisto」为例,选择编辑式样、添加素材、选择音乐三个步骤,该App即可在几分钟之内创建用户视频,还可根据视频主题推荐配乐。


AI亦可以独立根据文字内容创作短视频,以「会上网就会剪辑」为口号的「智影」平台,通过一篇文章、一个链接或一个关键词,便可在平台已有的图片和视频素材中进行自动匹配,快速合成短视频。



从长视频中选择片段进行精彩集锦与预告片的制作,可以说是AI最早在后期剪辑中应用的。上文提到的《Morgan》预告片,IBM Watson「观看」100部经典恐怖电影,分析学习了这些电影的场景、对话、转折、视觉变化、音频变化、人物反应等内容,掌握了这些片段对应的人类情感反应,在此基础上从《Morgan》影片的成片中,自行选择出让观众屏息凝神、叹为观止的内容编辑成预告片。



2018年世界杯赛场,AI亦向我们展示了其制作精彩集锦的能力,如CCTV-5手机端的精彩锦集内容全部由「快影」生成,它可在每场比赛结束后3-5分钟内生成10分钟的全场视频集锦,将剪辑效率提升了10倍。


今年7月Netflix宣布与加州洛斯加托斯公司合作,探索AI批量生产电影预告片,以形成预告片的规划化与个性化制作模式。


长视频,极佳助手,

 协同合作


与短视频内容本身的重要性大于剪辑不同,长视频内容产品对剪辑技巧要求较高,无论是综艺节目还是影视剧,都不能归类为「模式化」视频或肢体动作可判断内容优劣的视频,不可是简单的内容叠加,而是运用逻辑思维与创意思维编辑而生的作品,正因如此,长视频的后期环节会直接影响作品的成败,业界普遍认为节目与影视内容产品前期与后期的贡献比是五五,甚至有人夸张的认为是三七,剪辑优秀才是作品成功的关键。



那AI可以自主生成综艺节目与影视剧吗?


答案在现阶段是否定的。


就目前AI的发展水平而言,业界普遍认为,AI在制作视频内容时并不能真的理解其中的情绪,它们大多是通过情感抽象标签来识别,如在主角二人是否相爱的判断中,AI不能真的理解爱情,仅是通过微笑、拥抱、接吻等标签来识别,AI目前的情绪识别主要围绕表情、声音和台词的识别,对于那些无法抽象的情感或需结合上下环境才可理解其真正含义的情绪,AI的路还有很远。


但纵观整个综艺和影视剧后期制作的过程,其中包括大量操作简单、重复率高且繁重的基础性、如合板、去除废片、识别精彩镜头、配字幕等,往往占据着剪辑师相当多的时间,这对于适合模板式工作的AI来说,无疑有着巨大的发展空间。



从前期的素材处理上,AI可以自动过滤筛选出虚焦等「废片」,还可通过摄影机时间码识别素材,在1小时内完成不同机位素材内容的合版。用传统的人工进行合板,大概需要6个人同时合板、用时1到1.5天才能完成。


而AI可在1小时内完成所有素材的合板,且精度达到95% 0帧差,5%有1-2帧偏差,节省1.5天的工作时间,合板人力成本节约100%。



在扒词方面,运用声纹识别、语音识别、语音分割技术,音频可自动转换为文字内容,后续只需人工负责校对,使得扒唱词环节的工作效率提升了80%。 


此外,AI可帮助后期进行海量的视频和音频素材入库、整理及标注,实现素材快速分类,建立内容标签,以及实现素材的多维度复合检索,在人脸识别、表情识别、手势识别、动作识别技术的帮助下,剪辑师可以快速检索人物、时间段、表情、手势等信息,进而找到所需要的素材。AI还可自动选择通过收视曲线峰值分析了解到易引起受众关注的内容,识别高能内容。



据数据初步计算,相较于传统视频剪辑,AI工作成本仅为人工的千分之三,剪辑速度则是人类的四十倍。剪辑师在AI的助力下从机房熬夜的工作现状中逃离不再是梦。


除此之外,对于粉丝最爱的明星向cut视频,爱奇艺「Starworks」可在1分钟内完成「只看TA」的cut生成,原来需如大海捞针般人工按帧搜索爱豆镜头才能完成的视频,如今可由AI直接替代剪辑。



最后,综合AI 在短视频与长视频领域的应用,我们不难发现,现阶段AI剪辑工作的机器学习依靠的是大数据,正如复旦大学哲学系徐英瑾教授在「人工智能能像哲学家思考吗?」的课程中提到,人工智能的能力很大程度上取决的它们吃数据的多少,很多时候他们更像是一个巨大的数据体,而且还是人类隐私的数据体。


AI无法与人类共情,这也可以说明为何AI在电影剪辑的表现差强人意,因为精彩的表演与优质的拍摄中「情」的占比极高,而AI对情绪的识别目前停留在较为表面的阶段。所以目前我们不必担心优质的视频作品剪辑被AI取代,它更多承担着辅助的工作,降低后期制作的时间成本,使人力得到解放,这也是AI 的核心价值。



1号结语


如新华社副社长刘思扬在「媒体大脑」的发布会上所说,「『媒体大脑』和『MGC新闻』的出现,不是要取代记者和编辑,而是在更高层面上,把人与物的延伸连接起来,更快、更准、更智能地获得新闻线索和新闻素材,赋能记者和编辑,帮助媒体提高生产力。」


AI入住视频剪辑,大多承担着最耗时的模式化重复工作,它最大程度的释放了媒体人的精力,使人类的智慧可以应用到更有价值的创意思维中。


若在未来的某一天AI在视觉化语义和多模态技术上有了突破性的进展,那它可取代的不仅是剪辑师这一个行业,或许,我们要为它们取个不同于人工智能的「新物种」的名字了。


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文章转载自微信公众号传媒1号

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