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“然后根据设定的规则,快速筛选出符合要求的片段,并进行拼接组合。”
“举个例子,假如你要制作一个美食教程视频,素材有食材准备、烹饪过程、成品展示等多个片段。”
“智能剪辑可以分析出每个片段中最精彩、最能吸引观众的部分,像烹饪过程中食材下锅瞬间的‘滋滋’声、菜品出锅时的诱人色泽,然后精准地把这些片段剪辑到一起,大大节省了人力剪辑的时间。” 章慎行耐心地解释道。
“那创意脚本生成呢?真的能根据几个关键词就生成可用的脚本吗?” 王景行追问道。
“是可以的。现在的人工智能语言模型,经过大量文本数据的训练,对各种题材和风格都有一定的理解。”
“当你输入主题,比如‘职场穿搭’,再加上风格关键词,像‘简约时尚’‘商务正式’等,它能依据自身学习到的知识,构建出一个大致的脚本框架。”
“可能包括开场引入、不同穿搭展示环节、穿搭技巧讲解、结尾总结等部分。”
“当然,生成的脚本还需要人工进行审核和优化,毕竟人工智能目前还无法完全替代人类的创意和审美,但它能提供一个很好的基础,让内容创作者有更多时间去打磨细节。” 章慎行一边说,一边用笔画出一个简单的脚本框架示意图。
王景行若有所思,接着又问:“那在用户分析这一块,大数据和 AI 算法具体是怎么协同工作的呢?”
章慎行继续说道:“大数据就像是一个庞大的素材库,它收集了用户在平台上的各种行为数据,包括浏览记录、点赞、评论、停留时间等。”
“而 AI 算法则是那个聪明的‘分析师’,通过复杂的机器学习算法,对这些海量数据进行挖掘和分析。”
“比如,算法可以根据用户的浏览历史,分析出他对哪种类型的内容更感兴趣。如果一个用户经常浏览宠物相关的视频,点赞和评论也多是关于宠物护理、宠物趣事的,那么算法就能判断出这个用户对宠物内容有较高的兴趣度。”
“并且通过分析大量具有相似兴趣的用户群体特征,还能预测出其他潜在对宠物内容感兴趣的用户,从而实现精准推送。”
“在 mcN 行业,这就意味着可以根据用户的喜好,为他们推送更符合口味的网红内容,提高用户的关注度和粘性。”
“其实这些技术其实都已经被广泛运用了。比如你在网上搜一款鞋子,你后面再上网的时候,会给你推送很多鞋子的广告。”
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