引言
实现 AI 电影剪辑是一项复杂且涉及多领域技术交叉的任务，涵盖计算机视觉、自然语言处理、多媒体处理、机器学习及深度学习等。目前，AI 电影剪辑仍处于初级阶段，面临诸多挑战：如何准确理解电影内容、生成合适的解说文案、精确匹配视频片段以及制作流畅的短视频。
传统的视觉方案（Video -> Image -> Caption）对 Token 消耗巨大，且对模型的视觉理解能力要求极高。本文提出一种更为高效的替代思路：利用字幕信息辅助 AI 进行批量剪辑。通过大模型将解说文案与电影字幕关联，基于字幕锚定时间节点，从而获取解说内容与原始视频片段的起止时间关系。
设计构思
我们的目标是开发一款批量电影视频解说短视频的 AI 工具。相较于直接分析画面，核心难点在于解说内容与截取视频片段的匹配度。本方案采用'文本优先'策略，利用大语言模型（LLM）完成解说文案与电影字幕的语义关联，以此作为时间轴的锚点。
该方案的核心逻辑是：
- 输入：电影全片、匹配的字幕文件、电影名称。
- 处理：LLM 生成文案 -> 拆解单元 -> 匹配字幕时间 -> TTS 合成音频 -> 视频裁剪拼接。
- 输出：解说文案（可二次配音）、成品电影解说短视频。
详细步骤
第一步：生成解说文案
使用 LLM 根据电影名称拉取相关信息（简介、评价、类型、主题、风格），结合电影字幕生成解说文案。
Prompt 设计示例：
电影名称：{movie_name}
电影信息：{movie_info}
电影字幕：{subtitle_content}
任务：生成一篇概括主要内容、突出特点、吸引读者的解说文案。
此步骤需确保文案结构清晰，便于后续拆解。提示词应强调情感色彩和叙事节奏。
第二步：分解解说单元
将生成的长文案拆解为多个独立的解说单元。每个单元对应一个完整的语句或场景描述，时长控制在合理范围内。
Prompt 设计示例：
解说文案：{generated_copy}
任务：基于故事情节发展，将文案分解为多个解说单元。
格式：
- {unit_1}
- {unit_2}
...
第三步：匹配字幕与时间节点
这是关键步骤。将解说单元与电影字幕进行语义匹配，找出最接近的字幕行，并提取其时间戳（Start Time - End Time）。
Prompt 设计示例：
解说单元：{copy_unit}
电影字幕：{subtitle_with_timestamps}
任务：找到语义最匹配的字幕行，返回时间节点。
格式：{start_time}-{end_time}
*注意：需处理字幕时间格式（如 HH:MM:SS,ms），并进行标准化转换。
第四步：时长校验与递归拆分
若某个解说单元对应的视频片段过长（超过 30 秒），需递归拆分单元，重新匹配时间，确保单个短视频单元的时长符合平台规范（通常 15-60 秒）。
Prompt 设计示例：
解说单元：{long_unit}
当前时间节点：{current_time_range}
任务：判断是否超过 30 秒。若超过，拆分为更小的单元并重新分配时间。
第五步：TTS 合成与视频截取
使用文本转语音（TTS）服务将解说单元转化为音频。根据音频长度和匹配的视频时间节点，从原始电影中截取相应片段。
技术选型建议：
- TTS：可选择 Azure TTS、ElevenLabs 或开源 VITS 模型，需保证音色自然。
- 视频处理：使用 FFmpeg 或 Python 库（如 MoviePy）进行精准切割。
第六步：转场与整合
将所有短视频单元按顺序剪辑，并在单元间添加转场效果（淡入淡出、切换等），提升流畅性。
