AIGC短视频生产系统研究与设计

阅读 3441 · 发布日期 2024-11-29 11:03:39

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AIGC技术的进展

AIGC在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等多个技术领域取得了显著进展。在自然语言处理领域，研究人员通过深度学习和神经网络模型不断提升 AIGC技术在文本生成、对话系统和情感分析等方面的表现，使得生成的内容更

加流畅自然，同时也在对话系统中实现了更加智能的交互；在计算机视觉领域， AIGC技术在图像识别、视频生成和图像风格转换等方面取得了重大突破，为图像和视频内容创作提供了更多可能性；在语音识别领域， AIGC技术在语音合成和语音识别等方面取得了重要进展，不断提升了生成语音的自然度和流畅度，同时也在不同语言和口音的识别上有了更好的表现。

文生视频模型是AIGC领域的一个重要分支，专注于将文本描述转换为视频内容。这些模型通常结合了自然语言处理和计算机视觉技术，以及深度学习和生成对抗网络等先进的机器学习算法。当前，国内外出现一批具有代表性或潜力的文生视频模型，比如OpenAI推出的视频生产模型Sora，可以根据给定的描述或静态图片，生成包含多个角色、不同类型的动作和复杂的背景细节场景，最终可生成长达60秒的高清数字视频；上海人工智能实验室研发的文生视频大模型“书生•筑梦”已经成功应用于中国首部文生视频 AI动画片《千秋诗颂》的制作中。

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系统设计及关键技术

2.1需求分析

当前各大媒体机构都在积极开展AIGC技术研究和应用。本文旨在研究一种面向广电新闻宣传和文化传播的平台级AIGC短视频生产系统模型，该模型应具备自有和网络多模态数据的采集和处理、深度学习的 AIGC训练模型、多模态内容生成的 AIGC工具泛接入以及传播数据的分析和反馈，用户可通过文本交互，实现短视频内容的全流程自动生成，并在文生短视频方向开展测试应用，提高内容创作的效率，降低创作成本，同时满足用户个性化需求，需求如下：

1. 具备 AIGC模型训练能力，基于生成式大模型开展跨模态理解和学习训练；

2. 具备数据采集和处理能力，接入历史媒资、媒体行业知识、互联网数据及创作者偏好等相关数据；

3. 具备智能内容生成和创作能力；

4. 具备良好的人机交互接口，具备文、图、音、视理解和交互能力；

5. 具备接入自有互联网平台用户数据分析和反馈模型训练能力等。

2.2架构设计

AIGC短视频生产系统涉及数据采集、预处理、模型训练、内容生成、用户接口、数据分析和安全保护等多个关键组件和模块，这些模块相互配合，共同构建了一个完整的系统，为用户提供高效、智能的短视频内容生产服务，系统架构如图1所示。

图1 AIGC短视频生产系统架构

1. 数据采集存储和预处理：系统从多个来源（包括用户上传、开放数据集、社交媒体等）采集大量的多媒体数据，包括文本、图像、音频和视频。这些数据经过预处理和清洗后存储在系统的数据仓库中。在数据进入模型训练之前，进行数据预处理，包括数据清洗、特征提取、标注等工作，将原始数据转化为模型可接受的格式，并提高数据的质量和准确性^[2]。

2. AIGC模型训练：系统安装和配置深度学习框架TensorFlow用于模型训练和推理，建立针对文本、图像、音频和视频的多模态生成模型。该模型基于深度学习和神经网络技术，用于理解和生成多媒体内容，并具有一定的创意性和个性化特点。

3. 内容生成和后处理：内容生成模块整合训练好的多模态生成模型，实现对短视频内容的自动生成和自动化剪辑。这包括文本到视频的转换、图像风格转换、音频合成等操作，以实现对用户需求的智能化响应和个性化生成。后处理模块用于优化生成的内容，确保内容质量和创意性。

4. 数据分析和反馈：系统收集用户行为数据和反馈信息，用于优化模型训练和内容生成，以实现更好的用户体验和内容质量。

5. 用户接口和交互：系统提供用户友好的接口，具备文、图、音、视理解和交互能力，同时包括内容上传、编辑、预览和发布等功能。

6. 安全和隐私保护：系统考虑数据安全和隐私保护，包括用户数据的加密存储、访问权限控制等措施，以确保用户数据的安全和合规性。

2.3 关键技术

自然语言处理、图像处理和深度学习等关键技术在 AIGC短视频生产系统中发挥着重要作用，它们为系统提供了从多媒体数据到视频内容生成的关键能力，为用户提供高效、智能的短视频内容生产服务，具体如下^[3]：

1. 自然语言处理：自然语言处理技术用于处理和理解文本数据，包括从用户输入的文本中提取信息、分析情感倾向、生成文本描述等。在 AIGC短视频生产系统中， NLP技术可以用于从用户提供的文本中提取关键信息，例如主题、情感色彩、关键词等，以便系统根据这些信息生成相应的视频内容。此外，NLP技术还可以用于生成视频的字幕、解说词等文本内容，为视频内容的丰富化提供支持。

2. 图像处理：在 AIGC短视频生产系统中，图像处理技术可以用于识别和分析图像内容，例如识别视频中的物体、场景、人物等，从而为视频内容的生成提供更多元化的素材和情境。此外，图像处理技术还可以用于图像的风格转换、滤镜特效等，为视频内容的创意性和艺术性增添更多可能性。

3. 深度学习：通过深度学习技术，系统可以学习到不同类型数据之间的关联和特征表达，从而实现更加智能化和个性化的视频内容生成。深度学习技术还可以用于视频内容的自动化剪辑、特效添加等环节，为视频内容的制作提供更多可能性。

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业务流程设计与应用

基于上述系统架构，AIGC短视频生产系统业务流程如图2所示，业务基于大模型，实现文案理解与组织、素材分析与处理、素材扩充与编排业务逻辑，形成关键字输入—脚本生成—内容理解—素材检索—视频编排—视频渲染—短视频输出业务流。

图2 AIGC短视频生产系统业务流程

基于上述业务流程，我们在短视频智能生成上创建了初级测试系统。系统设置了“智能图文匹配”和“脚本化素材混剪”两种模式，在智能文案生成上设置了关键词、口播等相关参数，提供智能一键成片多个短视频供选择或混剪。使用时，用户输入关键字或文案，系统智能生成视频脚本和字幕，通过自动检索匹配素材，最后智能混剪合成视频。

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技术创新及应用实效

4.1技术创新

AIGC的发展如火如荼，对于应用来说，系统在保证个性化的基础上，应兼容并蓄，可便捷对接各种优势模型的能力，本文所述的AIGC短视频生产系统主要具有以下技术创新和特点：

1. 在系统设计上，架构了云化的AIGC短视频生产系统，就系统本身而言，具有数据采集、模型训练、内容生成、传播数据分析及反馈、安全隐私保护及人机交互等较完整的功能模块和业务层次，符合AIGC的发展方向。

2. 在系统对接上，数据采集部分可对接媒资系统、数据中台等自有系统，也可对接行业相关数据，保障了数据供给的个性化和丰富性；模型训练部分采用基于深度学习框架TensorFlow用于训练和推理，确保了系统的成长性，并与其他 AIGC主流模型保持兼容性；内容生成部分可对接各种专业的音视图文智能处理软件，提升了内容生成的创意性及专业性；传播数据分析及反馈部分对接传播平台相关用户数据，反馈模型训练和内容生成，形成采集—训练—生成—传播的流程闭环，对自有传播平台的运营更有针对性。

3. 在业务流程设计上，智能化封装素材分析和处理、文案理解与组织、素材扩充与编排等能力，基于较强的素材分析、检索以及关键字人机对话能力，短视频生成的耦合度较高。

4.2 应用实效

该初级测试系统从测试效果来看，系统响应速度较快，内容与关键词耦合度较高，视频转场、风格、配音等质量基本满足需求。随着模型的多模态学习和训练的进一步开展，以及内容智能生成和剪辑能力的强化，短视频生产质量加速提升。

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结束语

综上，本文研究了当前AIGC技术的发展和优势AIGC产品的特点，针对自身应用场景，设计了一种平台级AIGC短视频生产系统，并部署了相应的智能视频生成测试系统。在应用测试中，系统展示了AIGC在短视频在内容创作领域的应用前景和优势。接下去，我们将在以下三个方面跟进AIGC的研究和应用，一是持续提升模型的深度和复杂度，以实现更加准确和智能的生成；二是以跨模态整合为重点，实现文本、图像、视频、音频等多媒体信息的更好融合生成；三是更加关注AIGC技术的个性化和情感化，实现对用户需求的更加准确理解和响应。

AIGC短视频生产系统研究与设计

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